7/29/2019 Teoria de La Toma de Deciciones
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TEORIA DE LA TOMA
DE DECISIONES
Materia: Investigacion Operativa II
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DE DECISIONESIntroduccin
Para los administradores, el proceso de toma de decisin es sin duda una de las
mayores responsabilidades.
No obstante, este proceso lo llevamos a cabo frecuentemente, aun cuando no lo
notemos.Debemos empezar por hacer una seleccin de decisiones, y esta seleccin es una de
las tareas de gran trascendencia.
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DE DECISIONESProceso racional de toma de decisiones
Se han realizado muchos debates a travs de los tiempos en bsqueda de la verdad,
el resultado fue un enfoque general conocido como el mtodo cientfico.
El termino toma de decisiones se referir a la seleccin de una alternativa entre un
conjunto de estas.Significa escoger; como tal, la toma de decisiones vendra a ser un paso dentro de
este proceso.
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DE DECISIONESCondiciones en que se toman las decisiones
Las condiciones en las que los individuos toman decisiones en una organizacin son
reflejo de las fuerzas del entorno (sucesos y hechos) que tales individuos no pueden
controlar, pero las cuales pueden influir a futuro en los resultados de sus decisiones.
Con demasiada frecuencia, los individuos deben basar sus decisiones en la limitadainformacin de que disponen; de ah que el monto y precisin de la informacin y el
nivel de las habilidades de conceptualizacin de los individuos sean cruciales para la
toma de decisiones acertadas. Las condiciones en las que se toman las decisiones
pueden clasificarse en trminos generales como certeza o certidumbre, incertidumbre
y riesgo.
Un enfoque racional para evaluar las alternativas bajo condiciones de riesgo es el usodel valor esperado.
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DE DECISIONESInterpretacin de Certeza, Incertidumbre y Riesgo
Conocemos nuestro objetivo y tenemos informacin exacta, medible y confiable
acerca del resultado de cada una de las alternativas que consideremos.
Es poco lo que se sabe de las alternativas o de sus resultados.
Certeza
Incertidumbre
Es la probabilidad de que suceda un evento, impacto o consecuencia adversos.
Riesgo
Bajo condiciones de turbulencia incluso el objetivo puede ser poco claro.
La turbulencia tambin tiene lugar cuando el ambiente mismo cambia con velocidad o
es de hecho incierto.
Turbulencia
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DE DECISIONESToma de decisiones bajo condiciones de Certeza
Una clase importante de problemas de decisiones incluye aquellos en los cuales cada
acto disponible para quien toma la decisin tiene consecuencias que pueden ser
conocidas previamente con certeza.
La toma de decisiones bajo certeza no es un proceso sencillo, cada una de las tareas alas que se enfrenta quien toma la decisin bajo certidumbre (identificar los actos
disponibles, medir las consecuencias y seleccionar el mejor acto) involucra el uso de
la teora de la programacin lineal.
La certeza o certidumbre es la condicin en que los individuos son plenamente
informados sobre un problema, las soluciones alternativas son obvias, y son claros
los posibles resultados de cada decisin.En condiciones de certidumbre, la gente puede al menos prever (si no es que
controlar) los hechos y sus resultados.
Esta condicin significa el debido conocimiento y clara definicin tanto del
problema como de las soluciones alternativas.
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DE DECISIONESToma de decisiones bajo condiciones de Incertidumbre
La toma de decisiones bajo incertidumbre se presenta cuando no puede predecirse el
futuro sobre la base de experiencias pasadas.
En muchos problemas de decisiones se presentan variables que no estn bajo el
control de un competidor racional y acerca de las cuales quienes toman lasdecisiones tiene poca o ninguna informacin sobre la base de la cual conocer el
estado de cosas futuras. A menudo se presentan muchas variables incontrolables.
Algunas veces es posible consolidar los efectos de esas variables no controlables en
trminos de su distribucin de probabilidad.
La toma de decisiones bajo incertidumbre implica que no se conoce la probabilidad
de que prevalezca uno u otro de los estados de resultado.
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DE DECISIONESToma de decisiones bajo condiciones de Riesgo
En esta categora se incluye las decisiones en las cuales las consecuencias de una
accin dada dependen de algn evento probabilista.
La probabilidad es el porcentaje de veces en las que ocurrira un resultado especfico
si un individuo tomara muchas veces una misma decisin.El monto y calidad de la informacin disponible para un individuo sobre la
condicin pertinente de la toma de decisiones puede variar ampliamente, lo mismo
que las estimaciones de riesgo del individuo.
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DE DECISIONESToma de decisiones bajo condiciones de Riesgo
La posibilidad de que ocurra un resultado especfico con base en hechos consumados
y nmeros concretos se conoce como probabilidad objetiva.
A la apreciacin basada en juicios y opiniones personales de que ocurra un resultado
especfico se conoce como probabilidad subjetiva.
Probabilidad Objetiva
Probabilidad Subjetiva
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DE DECISIONESNivel de la toma de decisiones
Hay 4 niveles organizacionales.
Las decisiones recurrentes y de rutina (decisiones
programadas) se manejan mejor a niveles bajos de la
administracin. Las decisiones no recurrentes y nicas(decisiones no programadas) son mejor manejadas por la alta
direccin.
La alta direccin esta mejor calificada para tomar decisiones
estratgicas a largo plazo.
Los gerentes de nivel medio estn mejor equipados para
coordinar decisiones con implicaciones a mediano plazo.Los gerentes de primera lnea deberan enfocarse en
decisiones departamentales ms rutinarias.
Los empleados operativos estn mejor capacitados para
tomar decisiones relacionadas con el trabajo.
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DE DECISIONESImportancia de la toma de decisiones
Es importante por que mediante el empleo de un buen juicio, la Toma de Decisiones sobre todo en
condiciones de certeza, incertidumbre y riesgo, nos indica que un problema o situacin es valorado y
considerado profundamente para elegir el mejor camino a seguir segn las diferentes alternativas y
operaciones.
El proceso que conduce a tomar una decisin se podra visualizar
de la siguiente manera:
Elaboracin de premisas.
Identificacin de alternativas.
Evaluacin de alternativas en trminos de la meta deseada.
Eleccin de una alternativa, es decir, tomar una decisin.
Cuando el administrador ha considerado las posibles consecuencias de sus opciones, ya est en
condiciones de tomar la decisin.
Maximizar: Es tomar la mejor decisin posible
Satisfacer: Es la eleccin de la primera opcin que sea mnimamente aceptable o adecuada, y
de esta forma se satisface una meta o criterio buscado.
Optimizar: Es el mejor equilibrio posible entre distintas metas.
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DE DECISIONESCriterios de decisin
Estos criterios se usan para tomar decisiones bajo incertidumbre:
Criterio Maxi-Min: Este criterio elige la accin con el "mejor"peor
resultado, es decir escoge lo mejor de lo peor.Criterio Maxi-Max:Este criterio elige la accin con el mejor resultado, es
decir escoge lo mejor de lo mejor.
Arrepentimiento Mini-Max:Este criterio busca comparar los
arrepentimientos mximos (costo de oportunidad) de las diferentes acciones
y seleccionar el acto cuyo arrepentimiento mximo sea menor. Esto es, se ha
de minimizar el mximo arrepentimiento.
Criterio del valor Esperado:Este criterio elige la accin que produce la
recompensa esperada ms grande. La misma decisin que se tome en
Arrepentimiento ser la misma para este.
VIPER:Valor esperado con informacin perfecta
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DE DECISIONESEjercicio
La vendedora de peridicos Phyllis Pauley, debe determinar
cuntos peridicos debe comprar al da, si paga a la compaa
$20 unidades/monetarias por cada ejemplar y lo vende a $25unidades/monetarias. Los peridicos que no se venden al final
del da no tiene valor alguno, ella sabe que cada da puede
vender entre 6 y 10 ejemplares, cada una con probabilidad x, es
decir, la misma probabilidad de que ocurra. Demuestre como seajusta al modelo.
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DE DECISIONESSolucin
En este ejemplo, los elementos de S = {6,7, 8, 9, 10} son los valores posibles
de la demanda diaria de peridicos. Se sabe quep6 =p7=p8=p9 = p10 =1/5
y. Phyllis debe elegir una accin (el nmero de peridicos que debe ordenar
cada da) deA = {6, 7, 8, 9, 10}.Si Phyllis compra iejemplares y la
demanda es dej, entonces se compran i ejemplares a un costo de 20i, y min
(i,j) peridicos se venden a 25 cada uno. As, si Phyllis compra iperidicosy se vendenj, obtiene una ganancia neta deRj, donde
Rij = 25i -20iz =5i ( i j )
Rij = 25j20i ( i j )
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DE DECISIONESSolucin
Ejemplo de la formula:
Tabla 1. Matriz de premios
Si Phyllis pide 6 peridicos:o La demanda sea de 6 peridicos; obteniendo as una ganancia de $30 {(6*25)(6*20)}
o La demanda sea de 7 peridicos; obteniendo as una ganancia de $30 ya que solo tiene 6 para la
venta {(6*25)(6*20)}, adems para el presente ejemplo, no hay penalizacin por no satisfacer la
demanda.o La demanda sea de 8 peridicos; obteniendo as una ganancia de $30 ya que solo tiene 6 para la
venta {(6*25)(6*20)}.
o La demanda sea de 9 peridicos; obteniendo as una ganancia de $30 ya que solo tiene 6 para la
venta {(6*25)(6*20)}.
o La demanda sea de 10 peridicos; obteniendo as una ganancia de $30 ya que solo tiene 6 para la
venta {(6*25)(6*20)}.
http://lh3.ggpht.com/_js0AriOo46Q/TONjMS2GsbI/AAAAAAAAA1k/6dcRbNeji7s/s1600-h/decisiones[8].pnghttp://lh5.ggpht.com/_js0AriOo46Q/TONjR0VOcvI/AAAAAAAAA2E/X7hBXXn8ITM/s1600-h/clip_image010[4][2].gifhttp://lh5.ggpht.com/_js0AriOo46Q/TONjQH9ZRBI/AAAAAAAAA18/pxoW0lsgP4E/s1600-h/clip_image008[4][2].gifhttp://lh3.ggpht.com/_js0AriOo46Q/TONjO6bE4sI/AAAAAAAAA10/V1gcaNlm-nM/s1600-h/clip_image006[4][2].gifhttp://lh6.ggpht.com/_js0AriOo46Q/TONjN8NjukI/AAAAAAAAA1s/_usCDu42k1A/s1600-h/clip_image004[4][2].gifhttp://lh5.ggpht.com/_js0AriOo46Q/TONjLMOFhHI/AAAAAAAAA1c/qBisLVBytWY/s1600-h/clip_image002[4][2].gif7/29/2019 Teoria de La Toma de Deciciones
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DE DECISIONES
Si Phyllis pide 7 peridicos:
o La demanda sea solo de 6 peridicos; obteniendo as una ganancia neta de solo $10,
ya que de la venta de los 6 peridicos recibe $30, pero como le hizo falta vender uno ypara el presente ejemplo este no tiene ningn valor, perdera por este $20; {(6*25)
(7*20)}.
o La demanda sea de 7 peridicos; obteniendo as una ganancia neta de $35; {(7*25)
(7*20)}.
o La demanda sea de 8 peridicos; obteniendo as una ganancia de $35 ya que solo tiene
7 para la venta {(7*25)(7*20)}, adems para el presente ejemplo, no hay penalizacinpor no satisfacer la demanda.
o La demanda sea de 9 peridicos; obteniendo as una ganancia de $35 ya que solo tiene
7 para la venta {(7*25)(7*20)}.
o La demanda sea de 10 peridicos; obteniendo as una ganancia de $35 ya que solo
tiene 7 para la venta {(7*25)(7*20)}.
Solucin:
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DE DECISIONESSolucin:
o La demanda sea solo de 6 peridicos; obteniendo as una prdida de -$10, ya que de la
venta de los 6 peridicos recibe $30, pero como le hizo falta vender dos y para elpresente ejemplo este no tiene ningn valor, perdera por estos $40; {(6*25)(8*20)}.
o La demanda sea solo de 7 peridicos; obteniendo as una ganancia neta de $15, ya
que de la venta de los 7 peridicos recibe $35, pero como le hizo falta vender 1 y para el
presente ejemplo este no tiene ningn valor, perdera por este $20; {(7*25)(8*20)}.
o La demanda sea de 8 peridicos; obteniendo as una ganancia de $40 {(8*25)
(8*20)}.o La demanda sea de 9 peridicos; obteniendo as una ganancia de $40 ya que solo tiene
8 para la venta {(8*25)(8*20)}, adems para el presente ejemplo, no hay penalizacin
por no satisfacer la demanda.
o La demanda sea de 10 peridicos; obteniendo as una ganancia de $40 ya que solo
tiene 8 para la venta {(8*25)(8*20)}.
Si Phyllis pide 8 peridicos:
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DE DECISIONESSolucin
o La demanda sea solo de 6 peridicos; obteniendo as una prdida de -$30, ya que de la venta de
los 6 peridicos recibe $30, pero como le hizo falta vender tres y para el presente ejemplo estos notienen ningn valor, perdera por estos $60; {(6*25)(9*20)}.
o La demanda sea solo de 7 peridicos; obteniendo as una prdida de -$5, ya que de la venta de
los 7 peridicos recibe $35, pero como le hizo falta vender 2, perdera por estos $40; {(7*25)
(9*20)}.
o La demanda sea solo de 8 peridicos; obteniendo as una ganancia neta de $20, ya que de la
venta de los 8 peridicos recibe $40, pero como le hizo falta vender 1, perdera por este $20;
{(8*25)(9*20)}.o La demanda sea de 9 peridicos; obteniendo as una ganancia de $45 {(9*25)(9*20)}.
o La demanda sea de 10 peridicos; obteniendo as una ganancia de $45 ya que solo tiene 9 para la
venta {(9*25)(9*20)}, adems para el presente ejemplo, no hay penalizacin por no satisfacer la
demanda.
Si Phyllis pide 9 peridicos:
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TEORIA DE LA TOMA
DE DECISIONESSolucin
o La demanda sea solo de 6 peridicos; obteniendo as una prdida de -$50, ya que de la venta de
los 6 peridicos recibe $30, pero como le hizo falta vender 4 y para el presente ejemplo estos notienen ningn valor, perdera por estos $80; {(6*25)(10*20)}.
o La demanda sea solo de 7 peridicos; obteniendo as una prdida de -$25, ya que de la venta de
los 7 peridicos recibe $35, pero como le hizo falta vender 3, perdera por estos $60; {(7*25)
(10*20)}.
o La demanda sea solo de 8 peridicos; obteniendo as una ganancia neta de $0, ya que de la
venta de los 8 peridicos recibe $40, pero como le hizo falta vender 2, perdera por este $20;
{(8*25)(10*20)}.o La demanda sea solo de 9 peridicos; obteniendo as una ganancia neta de $25, ya que de la
venta de los 9 peridicos recibe $45, pero como le hizo falta vender 1, perdera por este $20;
{(9*25)(10*20)}.
o La demanda sea de 10 peridicos; obteniendo as una ganancia de $50 {(10*25)(10*20)}.
Si Phyllis pide 10 peridicos:
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Ejemplares
pedidos
Demanda de ejemplares
6 7 8 9 10
6 30 30 30 30 30
7 10 35 35 35 35
8 -10 15 40 40 40
9 -30 -5 20 45 4510 -50 -25 0 25 50
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DE DECISIONESSolucin
Tabla 1. Matriz de premios
A continuacin se presenta la matriz de pagos que resume la
explicacin anterior para cada una de las situaciones:
Luego, con esta informacin aplicamos los criterios MAXIMIN,
MAXIMAX, ARREPENTIMIENTO MINIMAX Y VEIPER.
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1erCriterio Maxi-Min: elige la accin ai con el valor ms grande de minj sRij. Este criterio
recomienda ordenar 6 peridicos para obtener un beneficio de $30 unidades/monetarias.
En este caso, primero se escoge el peor de los premios obtenidos por demanda y pedido,
es decir se escogen los peores resultados y por ultimo entre ellos se escoge el mejor.
Tabla2. Criterio Maxi-Min
Bajo este criterio, Phyllis
debe pedir6 peridicospara
la venta, esta decisin le
garantiza que en el peor delos casos ella obtendr una
utilidad de $30. Sin embargo,
estara perdiendo la
oportunidad de obtener
mayores utilidades, nunca
podr obtener ms de $30 en
ganancias.
Ejemplares
pedidos
Demanda de ejemplaresMaximin
6 7 8 9 10
6 30 30 30 30 30 30
7 10 35 35 35 35 10
8 -10 15 40 40 40 -10
9 -30 -5 20 45 45 -30
10 -50 -25 0 25 50 -50
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Ejemplares
pedidos
Demanda de ejemplaresMaximax
6 7 8 9 10
6 30 30 30 30 30 30
7 10 35 35 35 35 35
8 -10 15 40 40 40 40
9 -30 -5 20 45 45 45
10 -50 -25 0 25 50 50
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2do Criterio Maxi-Max: elige la accin ai con el valor ms grande de maxj s Rij. Este
criterio recomienda ordenar10 peridicospara obtener un beneficio de $50
unidades/monetarias.
Se escogen los mejores en la tabla y entre ellos el mejor de lo mejor:
Tabla3. Criterio Maxi-Max
Bajo este criterio, Phyllis debe
pedir10 peridicospara la
venta, esta decisin le garantiza
que en el mejor de los casos ella
obtendr una utilidad de $50.
Sin embargo, estara corriendoun riesgo muy grande, puesto
que si no vende ms de 7
peridicos, estara perdiendo
dinero; esta decisin sera
optimista, sin embargo, bastante
riesgosa.
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3erCriterio Arrepentimiento Mini-Max: utiliza el concepto costo de oportunidad para llegar a
una decisin, elige la accin ai y el estado sj, la perdida de oportunidad o arrepentimiento
para ai en sj es ri*(j),j-Rij. Este criterio recomienda entre 6 o 7 peridicos para no
arrepentirse de mayores prdidas sino de $20 unidades/monetarias.Se escoge el mejor premio de cada demanda y se resta con cada dato de la columna. En este caso se
hace necesario elaborar una matriz.
Tabla4. Matriz de Arrepentimiento Mini-Max
En este caso se
recomendarapedir6 7
peridicos.
Ejemplares
pedidos
Demanda de ejemplares
Arrepent.
Minimax6 7 8 9 10
6 30-30=0 35-30=5 40-30=10 45-30=15 50-30=20 20
7 30-10=20 35-35=0 40-35=5 45-35=10 50-35=15 20
8 30+10=40 35-15=20 40-40=0 45-40=5 50-40=10 40
9 30+30=60 35+5=40 40-20=20 45-45=0 50-45=5 60
10 30+50=80 35+25=60 40-0=40 45-25=20 50-50=0 80
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Ejemplares
pedidos
Demanda de Ejemplares
Valor esperado0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
6 7 8 9 10
6 0.2 * (30+30+30+30+30)=30 30
7 0.2 * (10+35+35+35+35)=30 30
8 0.2 * (-10+15+40+40+40)=25 25
9 0.2 * (-30-5+20+45+45)=15 15
10 0.2 * (-50-25+0+25+50)=0 0
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4to Criterio Valor Esperado: elige la accin que produce la recompensa esperada ms grande.
Este criterio recomienda ordenar entre 6 o 7 peridicos para obtener una ganancia de $30
unidades/monetarias.
Se multiplica cada valor de pedido de la tabla por la probabilidad y se suman, se escogen los premios mas altospara tomar la decisin.
Tabla4. Valor esperado
En este caso, al igual que en el
arrepentimiento se recomendara
pedir6 o 7 peridicos. Siempre la
misma decisin que se tome enMin-Max ser la misma para el
valor esperado.
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Ejemplare
s pedidos
Demanda de ejemplares
6 7 8 9 10
6 30 30 30 30 307 10 35 35 35 35
8 -10 15 40 40 40
9 -30 -5 20 45 45
10 -50 -25 0 25 50
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DE DECISIONESSolucin
VEIPER: 0.2* (30+35+40+45+50)= 40
VIPER: se suman los mejores premios de la tabla por la probabilidad de 0,20, es decir:
Tabla6. VIPER
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FIN
Gracias
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