Date post: | 13-Apr-2017 |
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Engineering |
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“Año de la Consolidación del Mar de Grau”.
Facultad De Ingeniería Y Ciencias AdministrativasIntegrantes:
Quispe Astorayme, Pol Curi de la Cruz , Jorka Pachas Talla, Marleni Yesenia Uceda Ramos, Yeisson Saravia Vásquez , Luis Napa Taype, Jampier
Carrera: Ingeniería Civil ,Ingeniería Industrial e Ingeniería de Sistemas Ciclo: VDocente: Lic. Geraldine Anicama de DonayreCurso: Investigación De Operaciones ITema: Toma de Decisiones
DEFINICIÓNLa toma de decisiones es el proceso mediante el cual se realiza una elección entre las alternativas o formas para resolver diferentes situaciones de la vida, estas se pueden presentar en diferentes contextos: a nivel laboral, familiar, sentimental, empresarial etc.
La toma de decisiones es sólo un paso de la planeación ya que forma la parte esencial de los procesos que se siguen para la elaboración de los objetivos o metas trazadas a seguir. Rara vez se puede juzgar sólo un curso de acción, porque prácticamente cada decisión tiene que estar engranada con otros planes.
Etapas de la toma de decisiones para dar solución a un problema
Elección del criterio de decisión en condiciones de incertidumbre
Situación en la que podemos descubrir los estados posibles de la naturaleza pero desconocemos la probabilidad de ocurrencia de cada uno de ellos. Los criterios de decisión más empleados en estos casos son un reflejo de la actitud hacia el riesgo que tienen los responsables en la toma de decisiones. El criterio de decisión se toma basándose en la experiencia de quien toma la decisión, este incluye un punto de vista optimista o pesimista, agresivo o conservador.La toma de decisiones bajo incertidumbre se presenta cuando no puede predecirse el futuro sobre la base de experiencias pasadas.
Los criterios aplicados son: Maximin o de Wald, Minimax o Savage, Maximax, Principio de razonamiento insuficiente o criterio de Laplace, Criterio de Hurwicz
Criterio de igualdad de probabilidades (LAPLACE)
Critério de pesimismo (MINIMAX y MAXIMIN)
Criterio de optimismo (MAXIMAX y MINIMIN)
Criterio de coeficiente de optimismo (HURWICZ)
Criterio de frustración (SAVAGE)
TABLA DE DECISION
Problema planteado para los 5 criterios
La empresa e informática ESI ha decidido contratar un ingeniero informático en gestión del conocimiento. Tras un proceso preliminar de selección de personal, cuatro candidato optan al puesto. Los aspirantes difieren en sus conocimientos y formación. En términos generales, algunos tienen una orientación técnica y otros una orientación directiva. Dado que los sistemas informáticos de apoyo para la gestión del conocimiento son nuevos. ESI desconoce si sus clientes demandaran servicios de orientación técnica , directiva o equilibrada entre ambas orientaciones. El departamento de administración de personal ha sido capaz de determinar el rendimiento en unidades monetarias de cada candidato en función de sus conocimientos y formación y del tipo de clientes.El departamento de ventas y marketing no puede determinar la probabilidad de que la demanda de servicios son técnica, directiva o equilibrada. El director general decide formar un grupo de trabajo compuesto por miembros de los departamentos de administración de personal y ventas y marketing para tomar la decisión con la información disponible en la siguiente tabla.
Beneficios Esperados por el Empleado según su Perfil Profesional y el Tipo de Conocimientos Demandados
Candidatos Rendimiento esperado (millones anuales de euros)
Orientación Técnica
Orientación Directiva
Orientación Equilibrada
Miguel 10 3 5
Elisa 5 8 2
Nuria 1 9 15
Juan 2 16 3
El director general tiene una confianza absoluta en 2 de los 6 miembros del equipo de trabajo, pero no valora positivamente el trabajo del resto.
El principio de Razonamiento InsuficienteCriterio de igualdad de probabilidades
(LAPLACE)Este criterio, propuesto por Laplace en 1825, está basado en el principio de razón insuficiente, podemos considerar que todos los estados tienen la misma probabilidad de ocurrencia, es decir, la ausencia de conocimiento sobre el estado de la naturaleza equivale a afirmar que todos los estados son equiprobables.Este criterio puede ser utilizado por un tomador de decisiones que no sea optimista ni pesimistaEn este criterio de incertidumbre, se espera que todas las situaciones de futuro tendrán la misma posibilidad de suceder, ante esta situación se elige el resultado medio mas elevado.Para un problema de decisión con “n” posibles estados de la naturaleza, asignaríamos probabilidad 1/n a cada uno de ellos.
Cantidad de estados de la naturaleza
Criterio de Laplace
Considerar las situaciones equiprobables.
Clientes de servicios técnicamente orientados
Clientes de servicios directamente orientados
Clientes de servicios equilibrados
(p= ) (p= ) (p= )Miguel 10 millones 3 millones 5 millonesElisa 5 millones 8 millones 2 millonesNuria 1 millón 9 millones 15 millonesJuan 2 millones 16 millones 3 millonesAl
tern
ativ
as
Miguel ( x ) + ( x ) + ( x )= millones
Elisa ( x ) + ( x ) + ( x )= millones
Nuria ( x ) + ( x ) + ( x )= millones
Juan ( x ) + ( x ) + ( x )= millonesValo
r es
pera
do
millonesMáximo
Criterio de pesimismo ( Minimax) El decisor asume que pasará lo peor cuando haya seleccionado
una alternativa.El decisor seleccionará aquella alternativa que tenga un mayor valor siguiendo esta presunción pésima (lo peor de lo mejor).La decisión se basa solo en una pequeña porción de la información disponible.
Clientes de servicios técnicamente orientados
Clientes de servicios directamente orientados
Clientes de servicios equilibrados
Miguel 10 millones 3 millones 5 millones
Elisa 5 millones 8 millones 2 millonesNuria 1 millón 9 millones 15 millonesJuan 2 millones 16 millones 3 millonesAl
tern
ativ
asCriterio
pesimistaSeleccionar la alternativa que garantice el mínimo de los resultados máximos
Miguel Millones ( los clientes demandan servicios de orientación técnica)
Elisa Millones( los clientes demandan servicios de orientación directiva)
Nuria Millones( los clientes demandan servicios de orientación equilibrados)
Juan Millones( los clientes demandan servicios de orientación directiva)Máx
imos
Mínimo millones
El decisor asume que ocurrirá el mejor resultado y seleccionara la alternativa con el mayor valor disponible.La decisión se basa solo en una pequeña porción de la información disponible.
Criterio de Optimismo(MAXIMAX y MINIMIN)
Clientes de servicios técnicamente orientados
Clientes de servicios directamente orientados
Clientes de servicios equilibrados
Miguel 10 millones 3 millones 5 millones
Elisa 5 millones 8 millones 2 millonesNuria 1 millón 9 millones 15 millonesJuan 2 millones 16 millones 3 millones
Miguel Millones ( los clientes demandan servicios de orientación técnica)
Elisa Millones( los clientes demandan servicios de orientación directiva )
Nuria Millones( los clientes demandan servicios de orientación equilibrado)
Juan Millones( los clientes demandan servicios de orientación directiva )
Alte
rnati
vas
Criterio optimista
Seleccionar la alternativa que garantice “ el máximo de los resultados
máximos “M
áxim
os
Máximo
Criterio de Coeficiente de Optimismo
Criterio de optimismo parcial
(HURWICZ)
Wi= α.Mejor+(1- α).Peor
También llamado promedio ponderado, es un compromiso entre una decisión optimista y una pesimista. Se selecciona un coeficiente de realismo α (alfa) el cual mide el grado de optimismo de quien toma las decisiones.
máximo mínimo
α= optimismo(1-α) = pesimismo
NOTA: Solo se consideran los valores extremos y el resto de la información se ignora.Resultados:
• Es favorables el mayor resultado• Es desfavorable el menor resultado
Criterio de Hurwicz
Se establece un coeficiente de ponderación que mide el nivel de optimismo del decisor y se sintetiza así los métodos pesimista y
optimista
Optimismo: α=Pesimismo: (1- α)=
Clientes de servicios técnicamente orientados
Clientes de servicios directamente orientados
Clientes de servicios equilibrados
Miguel 10 millones 3 millones 5 millones
Elisa 5 millones 8 millones 2 millones
Nuria 1 millón 9 millones 15 millones
Juan 2 millones 16 millones 3 millonesAlte
rnati
vas
Miguel ( x ) + ( x )= millones
Elisa ( x ) + ( x )= millones
Nuria ( x ) + ( x )= millones
Juan ( x ) + ( x )= millonesMed
ias
pond
erad
as
Máximo
Criterio de frustración Criterio de mínimo pesar
(SAVAGE)
Este criterio lo siguen quienes tienen aversión a arrepentirse por equivocarse. Formalmente ha de partirse de la matriz de pesares. Según este criterio la decisión optima es elegir el menor entre los máximos pesares.
Criterio de Savage
Seleccionar la alternativa que garantice el mínimo coste de oportunidad
Clientes de servicios técnicamente orientados
Clientes de servicios directamente orientados
Clientes de servicios equilibrados
Miguel 10 millones 3 millones 5 millones
Elisa 5 millones 8 millones 2 millones
Nuria 1 millón 9 millones 15 millones
Juan 2 millones 16 millones 3 millones
Miguel
Elisa
Nuria
JuanCost
e de
op
ortu
nida
dAl
tern
ativa
s
Mínimo
Máximos
Ejercicio 2
Una distribuidora de libros dedicada ala compraventa de libros, le han ofrecido comprar 5 lotes.Los posibles estados de la naturaleza serán los distintos niveles de demanda que supondremos que pueden ser : vender 5 000 , 10 000, 15 000, 20 000 o 25 000 libros La siguiente información se muestra en la tabla
Beneficios ( $ )Alternativ
asVend. 5000 Vend. 10000 Vend. 15000 Vend. 20000 Vend. 25000
1 Lote 2 500 2 500 2 500 2 500 2 500
2 Lotes 1 500 5 000 5 000 5 000 5 000
3 Lotes -2 200 4 000 7 500 7 500 7 500
4 Lotes -500 3 000 6 500 10 000 10 000
5 Lotes -1 500 2 000 2 800 9 000 12 500
Cuenta con un optimismo de 0.65
Beneficios ( $ )Alternativ
asVend. 5000 Vend. 10000 Vend. 15000 Vend. 20000 Vend. 25000
1 Lote 2 500 2 500 2 500 2 500 2 500
2 Lotes 1 500 5 000 5 000 5 000 5 000
3 Lotes -2 200 4 000 7 500 7 500 7 500
4 Lotes -500 3 000 6 500 10 000 10 000
5 Lotes -1 500 2 000 2 800 9 000 12 500
Máximos 1 lote2 lote3 lote4 lote5 loteMáximo
Maximax
Máximos 1 lote2 lote3 lote4 lote5 loteMínimo
Minimax
Beneficios ( $ )Alternativ
asVend. 5000 Vend. 10000 Vend. 15000 Vend. 20000 Vend. 25000
probabilidad
1 Lote 2 500 2 500 2 500 2 500 2 500
2 Lotes 1 500 5 000 5 000 5 000 5 000
3 Lotes -2 200 4 000 7 500 7 500 7 500
4 Lotes -500 3 000 6 500 10 000 10 000
5 Lotes -1 500 2 000 2 800 9 000 12 500
1 Lote2
Lotes3
Lotes4
Lotes5
LotesMínimo
Laplace
Beneficios ( $ )α=1-α= Vend. 5000 Vend. 10000 Vend. 15000 Vend. 20000 Vend. 25000
1 Lote 2 500 2 500 2 500 2 500 2 500
2 Lotes 1 500 5 000 5 000 5 000 5 000
3 Lotes -2 200 4 000 7 500 7 500 7 500
4 Lotes -500 3 000 6 500 10 000 10 000
5 Lotes -1 500 2 000 2 800 9 000 12 500
Medias ponderadas 1 Lote
2 Lotes
3 Lotes
4 Lotes
5 Lotes
Máximo
Hurwicz
Beneficios ( $ )Alternativ
asVend. 5000 Vend. 10000 Vend. 15000 Vend. 20000 Vend. 25000
1 Lote 2 500 2 500 2 500 2 500 2 500
2 Lotes 1 500 5 000 5 000 5 000 5 000
3 Lotes -2 200 4 000 7 500 7 500 7 500
4 Lotes -500 3 000 6 500 10 000 10 000
5 Lotes -1 500 2 000 2 800 9 000 12 500
Coste de oportunidad Alternativ
asVend. 5000 Vend. 10000 Vend. 15000 Vend. 20000 Vend. 25000 Máximos
1 Lote2 Lotes3 Lotes4 Lotes5 Lotes
Mínimo Savage