Planificación Estratégica y Toma de Decisiones

Foro: Modelos de Toma de Decisiones

Sub Tema:  Antedentes Modelos de  Toma  de Decisiones

Maitane Fernández

La mente es lo que su cerebro hace. Nuestras mentes realizan una serie de procesamientos de información para formar estrategias necesarias para vivir la vida diaria. Este proceso se conoce como toma de decisiones. Sin embargo, más allá de la toma de decisiones, debido a los diferentes tipos de incertidumbres que se presentan, también nos enfrentamos a lo que se denomina decidofobia, es decir el miedo a tomar decisiones equivocadas.

La modelización: Una ciencia

La modelización es la ciencia de llegar al juicio óptimo y requiere la combinación de muchas disciplinas porque la toma de decisiones es una actividad humana central. La ciencia es el objeto del pensamiento. El pensamiento mismo es una secuencia de actividades simbólicas internas que conduce a ideas o conclusiones novedosas y productivas sobre un problema de decisión.

Sin embargo, el pensamiento se da sobre una versión del mundo exterior llamado "modelo mental". Por lo tanto, la modelización es el proceso que ocurre en las redes nerviosas del cerebro cuando se inicia el proceso estructurado de pensamiento focalizado y consecutivo. La modelización incluye la percepción, formulación de nuestra experiencia, procesamiento y re-presentación de la información del mundo exterior. El resultado de estos procesos estructurados se denomina modelo. La solución de los problemas gerenciales requiere la modelización mental, que es un proceso de tensión resolutoria (es decir, de competencia de fuerzas) hasta que se formula nuestra experiencia del problema.

Mediante el análisis (es decir, el proceso estructurado de pensamiento focalizado y consecutivo) procesamos esta información para comprender la realidad (es decir, para verla más allá de nosotros mismos). El resultado es un ";modelo";.

Con la descripción del modelo de la realidad se toma conciencia de la realidad. Por lo tanto, un modelo es una re-presentación de la realidad. Para lograr un modelo exacto se debe seguir un ciclo de proceso de modelización matemática. La matemática la inventaron los hombres en un intento por definir la vida en sus propios términos.

El modelo de decisiones mas simple que tiene solo dos alternativas, se denomina Maniqueísmo, adaptado por Zaratustra y luego adoptado por otras religiones organizadas. El Maniqueísmo es el concepto de dualidad que divide todo lo que forma parte del universo en dos alternativas distintas o dos polos opuestos, como por ejemplo el bien y el mal blanco y negro, día y noche, mente (o alma) y cuerpo, etc. Este concepto de dualidad fue un modelo suficiente de la realidad para aquella época para que el mundo fuera manejable y calculable. Sin embargo, hoy en día sabemos con certeza que todo cambia y tiene un amplio espectro continuo. No existen los opuestos en la naturaleza. Debemos ver el mundo a través de los ojos de nuestra mente vivida; de lo contrario, no comprende nos bien las ideas complejas.

La Revolución Industrial del siglo XIX probablemente contribuyó más que cualquier otro acontecimiento en la historia, a dar forma a la vida del mundo industrializado moderno. El surgimiento de las grandes fábricas con producción en masa creó la necesidad de una administración efectiva y eficiente de las mismas. El campo de la Ciencia de la adminstración (CA), conocido también como Investigación Operacional (IO), comenzó con la publicación de The Principles of Scientific Managemente (Los Principios de la Administración Cientifica) y ha ayudado a los gerentes a desarrollar el conocimiento y las herramientas necesarias para comprender los problemas de decisión, traducirlos a términos analíticos y luego resolverlos. Los analistas de CA/IO son, por ejemplo, ";jefes del gabinete del presidente", ";asesores", ";diseñadores de modelos de investigación y desarrollo", "analistas de sistemas";, etc.

Modelos Deterministas versus Modelos Probabilísticas:

Todos los modelos de decisiones pueden clasificarse en modelos deterministas o probabilísticas. En los modelos deterministas, sus decisiones acertadas generan buenos resultados. Usted obtiene lo que espera, por lo tanto el resultado es determinista (es decir, sin riesgo). Sin embargo, en los modelos de decisiones probabilísticas, el resultado es incierto. En consecuencia, la toma de decisiones acertadas puede no generar buenos resultados.

A diferencia de los modelos deterministas donde las decisiones acertadas se evalúan sólo según los resultados, en los modelos probabilísticas, el decisor se preocupa tanto por el valor del resultado como por el grado de riesgo involucrado en cada decisión.

Adicionalmente,  el resultado de algunas decisiones depende de un tercero, como es el caso de las decisiones estratégicas de las campañas publicitarias dentro de un mercado competitivo. Por lo tanto, una de las características de los problemas de análisis de decisiones es que la toma de decisiones ";acertadas"; no necesariamente produce buenos resultados.

El proceso de pensamiento focalizado y consecutivo como modelización mental

¿Qué hacen los artistas? Crean modelos de la realidad que son más hermosos que la realidad misma para hacer nuestra existencia más llevadera. Sin embargo, como digo Miguel Angel   "El hombre pinta con su mente y no con sus manos."

Cuando uno enfrenta un problema siempre debe preguntarse si el problema es concebible. No toda idea o concepto son concebibles. Además, toda idea concebible merece su propio tiempo en la mente. Los siguientes pasos deberían seguirse en orden secuencial: ¿El problema es      concebible? ¿Es realmente      necesario concebirlo? ¿Cuenta con      información suficiente para comenzar a concebirlo? ¿Cuánto tiempo      debería dedicar a concebirlo? (Recuerde que la mayoría de la gente pierde      diariamente la mayor parte de su tiempo agrandando cosas intrascendentes).

La modelización es pensar y seguir secuencias lógicas. Por lo tanto, en este sentido se debe aprender a pensar del mismo modo en que uno aprende a bailar. Se puede bailar con lógica.

Dos modelos muy utilizados son el idioma y la religión. El idioma es un modelo que consiste en una secuencia de metáforas para comunicar nuestros sentimientos, deseos, pasiones, etc. a otras personas. El idioma es un sistema de pensamientos codificados.

También las religiones son un modelo para preguntas del tipo: ¿Cómo debería vivir? ¿Qué debería creer? ¿Cómo debería comportarme? ¿Qué debería hacer? y otras. En el Islam, por ejemplo, un hombre puede tener muchas esposas, pero no debe beber vino. En el Cristianismo se permite lo contrario. Aquí tenemos una opción. Los modelos cambian permanentemente para adaptarse a la realidad. Por ejemplo, Martín Lutero, entre otros, descubrió la necesidad de la reforma y modificó el modelo católico. Los modelos, en general, deberían poder brindar ";ideas"; útiles para resolver los problemas de decisión. En el caso de los modelos religiosos, ¿cómo debería vivir? no es un problema de decisión. Las respuestas imperativas y autoritarias a casi todas las decisiones similares ya están dadas. Sin embargo, primero se debe tomar la única gran decisión, que es el salto de fe

El mundo externo se nos presenta a través de las percepciones sensoriales. Los modelos constituyen re-presentaciones de la realidad, que pueden o no representarla en forma exacta. Por ejemplo, creamos modelos de las personas en nuestras mentes. Y al actuar nos enteramos si el modelo fue el exacto.

Cualquiera puede percibir el mundo exterior. Un pensador no sólo puede ver el mundo exterior, sino que también puede re-presentar esas percepciones como modelos, como se muestra en la siguiente figura:

La figura anterior representa los siguientes pasos: Percepción del      mundo exterior a través de los sentidos de percepción física. El pensador de la      figura anterior procesa y analiza la información a través de actividades      mentales para formar una interpretación. El pensador      re-presenta nuevamente la interpretación (ahora llamada entendimiento)      ;como si; fuera sin duda la realidad misma.

Podríamos confiar demasiado en nuestro entendimiento y pensar que adivinando y estimando somos mejores de lo que realmente somos. Esto sucede porque percibimos el mundo a través de 'nuestros' sentidos e interpretamos lo que percibimos en base a nuestras experiencias y a nuestras formas de pensar entrenadas. El punto es que existen muchas trampas en las que caemos los humanos cuando tomamos decisiones importantes.

De la modelización mental a la modelización analítica

El conocimiento empírico se obtiene de los datos de alguna área de la experiencia y luego se elaboran soluciones en base a ellos. Ejemplos de modelos empíricos son los que utilizamos en los laboratorios de física para controlar los resultados por experimentación. El abordaje teórica, por el contrario, se basa en modelos mentales y pensamientos puros sin referencia alguna al mundo exterior. La estructura química molecular es un ejemplo de modelo teórico. Los modelos teóricos son condensados y abstractos, mientras que los modelos aplicados son descriptivos y concretos

El proceso de modelización descriptiva contiene más preguntas CÓMO que PORQUÉ. Siempre es así en todo abordaje científico para solucionar problemas, visualizando las relaciones subyacentes como atravesando la línea media entre la causalidad (para las entidades físicas) y la motivación (para las acciones humanas).  Por ejemplo, la teoría de la gravedad de Newton aclara cómo se mueven los planetas, hablando de una fuerza que actuando de determinada manera representa muy bien el fenómeno observado. ¿Pero, por qué? Para pasar del cómo al porqué es necesario pasar de una entidad teórica (una fuerza llamada Gravedad) a una entidad real. Si usted se pregunta 'porqué' la respuesta es 'por la gravedad'.

La escuela de pensamiento del Realismo Crítico (RC) distingue entre lo empírico, lo verdadero y lo real. Lo empírico es percibir los datos relacionados con los eventos, lo verdadero es lo que sucede si los percibimos o no y lo real es lo que causa la ocurrencia de los eventos.

El proceso de pensamiento es una actividad de la red nerviosa en el cerebro. El pensamiento a conciencia es el autoconocimiento, es decir, saber cuánto se sabe. Además, el proceso de concientización distribuye lo que se sabe por todas las ramas de la red nerviosa del cerebro, a diferencia de la conectividad entre sólo dos nodos de la red, que denominamos memorización. La disponibilidad, y por lo tanto la expansión, de lo que se sabe a través de las ramas de la red nerviosa hace que el procesamiento de la información en el cerebro sea exacto. Así se llega a poseer un modelo mental reflexivo y brillante de la realidad.

El análisis es necesario porque nuestras mentes piensan en forma específica y limitada, de a una cosa por vez. Luego, una vez terminado el proceso de análisis, sintetizamos lo que debe unirse para ver el todo. De la combinación de los abordajes mencionados resulta el abordaje de la Ciencia de la Administración,  basado en modelos que utilizan datos empíricos como respaldo. Los modelos apuntan a asistir al decisor en el proceso de toma de decisiones.

Dos teorías alternativas sobre la toma de decisiones: Existen dos teorías básicas sobre la toma de decisiones humanas. La primera se denomina teoría normativa porque propone presentar pautas y técnicas para lograr metas predeterminadas. Nos dice qué decisión tomar. La otra es la teoría positiva (o teoría del comportamiento) y sólo busca describir y explicar cómo se toman las decisiones.

Las decisiones sensatas siempre se basan en hechos. La modelización normativa no se ocupa de conocer la realidad del mundo, sino de tener un sentido idealista de cómo debería o podría ser el mundo. Por ejemplo, en economía, el positivismo describe una cierta disminución del ritmo económica en base a hechos, mientras que otro economista normativo lo vería como un ciclo inevitable de la economía, basado únicamente en algunas ideologías; es decir, objetos de adoración. Uno de los mitos más conocidos de la economía normativa es que siempre hay una recesión en la economía estadounidense cada cinco años. Otro ejemplo del pensamiento normativo: ¿La historia se repite, o se repiten los historiadores?

Sub Tema: Modelos de  Toma Decisiones

Beatriz Soueid

La teoría de decisiones proporciona una manera útil de clasificar modelos para la toma de decisiones. Se supondrá que se ha definido el problema, que se tienen todos los datos y que se han identificado los cursos de acción alternativos. La tarea es entonces seleccionar la mejor alternativa. la teoría de decisiones dice que esta tarea de hacer una selección caerá en una de las cuatro categorías generales dependiendo de la habilidad personal para predecir las consecuencias de cada alternativa

*Los modelos están en la base de la toma de decisiones en la dirección de producción y operaciones.

*Un modelo es una representación de la realidad. Puede ser un modelo físico, como puede ser un modelo a escala de una fábrica o un  modelo de un avión para emplearlo en un tunel de viento.

*También puede ser un modelo matemático, el cual es incluso más común. Un modelo matemático sencillo que aprendió en geometría es la fórmula Area=longitud * altura.

*Otros modelos pueden ser mucho más complejos y pueden incluso representar la operatividad de un negocio. Tal modelo tendría variables para cuantificar los costos de producción, de transporte, de inventario y de manejo de información, así como una amplia variedad de otros posibles inputs y outputs.

Los modelos y técnicas de la dirección científica pueden ayudar a los directivos a:

1.Comprender cómo funcionan las empresas.

2. Comprender cómo funcionan otras compañías.

3. Encontrar una forma de reducir o, como mínimo, de entender la incertidumbre que rodea a los planes y actividades de la empresa

RACIONALIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES

Ya veíamos en los Conceptos la dificultad que existe entre los expertos para establecer un concepto único de Racionalidad, pués bien así como existen diferentes formas de definir el término,cada definición tiene que ver con una postura ideológica y esa postura establece un Modelo para la Toma de Decisiones, a continuación veremos algunos de ellos:

El Modelo Economicista

Parte de la suposición básica de que las personas son económicamente racionales y tratan de maximizar los resultados siguiendo un proceso ordenado y secuencial.

Se pueden incluir un número mayor o menor de pasos en el Proceso Econológico de la Toma de Decisiones, dependiendo de lo detallado que se quiera ser, Hodgetts y Altman en su obra Comportamiento en las Organizaciones incluyen las siguientes:

1. Detectar los síntomas del problema.

2.Identificar el problema en particular que se debe resolver o la meta que se desea alcanzar.

3. Desarrollo del modelo de decisión para fines de evaluación.

4.Desarrollar y anotar  todas las alternativas de solución.

5.Evaluación de las alternativas de solución.

6 Seleccionar el mejor curso de acción.

7. Implementar la decisión.

Limitaciones del Modelo Economicista:

La dificultad   para obtener información completa sobre todas las   alternativas disponibles y sus resultados.

La   "capacidad de procesamiento" Se requiere que un Gerente para tomar   decisiones esté en posibilidad de:

1. Almacenar mentalmente la información en alguna forma estable.

2.Manejarla a través de una serie de cálculos complejos diseñados para proporcionar los valores esperados.

3.Clasificar todas las evaluaciones de alguna manera consistente con el propósito de seleccionar la mejor alternativa.

El Modelo para Optimizar la Toma de Decisiones

Describe la forma en que las personas deben comportarse al tomar decisiones para maximizar los resultados.

Pasos del Modelo Para Optimizar:

Reconozca la   Necesidad de Tomar una Decisión.

Identifique los   criterios de decisión.

Asigne una   ponderación a esos criterios.

Desarrolle las   alternativas.

Evalúe las   alternativas.

Seleccione la   mejor alternativa.

Los supuestos en este Modelo:

Está orientado a   Metas.

Se conocen todas   las opciones.

Las preferencias   están claras.

Las preferencias   son constantes

La selección   final maximiza el resultado.

El Modelo de Racionalidad Limitada

Este Modelo que algunos autores llaman también el Modelo Satisfactor, considera al que toma las decisiones como una persona administrativa, que tiene una capacidad limitada para procesar información, que aunque desearía tomar la mejor decisión, no siempre lo hace así, principalmente por dos razones: por una falta de supervisión posterior y porque prefiere la satisfacción.

En este Modelo se opta por la primera alternativa lo "suficientemente buena", es decir, aquella que satisface y es suficiente.

Etapas del Proceso de Racionalidad Limitada

1. Identificación del problema a resolver o el objetivo meta que se persigue.

2.Determinación del nivel mínimo o estándar que deberán satisfacer todas las alternativas aceptables.

3 Elección de una alternativa factible que resuelva el problema planteado.

4. Evaluación de la alternativa.

5 Se determina si satisface los niveles mínimos que se establecieron.

6. Si la alternativa no es aceptable, se busca otra y se le somete a evaluación.

7 Si la alternativa es aceptable, se pone en práctica.

8. Después de que se puso en acción se determina la facilidad o dificultad conque se identificaron alternativas factibles, y se utiliza esta infoprmación para elevar o reducir el nivel mínimo de aceptabilidad en problemas futuros similares.

Cuando se compara este modelo con los anteriores aparentemente el Modelo de Racionalidad Limitada parece ser un punto de vista más realista de la Toma de Decisiones.

Otros Modelos para la Toma de Decisiones

El Modelo Simplificado de la Realidad

Parece ser conforme a las evidencias existentes, que la mayoría de los encargados de Tomar Decisiones emplean un Modelo Simplificado de la Realidad. Cuando se enfrentan a situaciones similares a otras que han resuelto en el pasado, utilizan la misma estrategia general si tuvieron éxito, y optarán por un nuevo método si la estrategia anterior no dió buenos resultados.

El Modelo del Favorito Implícito

Otro modelo que se aplica a las decisiones complejas, no rutinarias, es el Modelo del Favorito Implícito. Modelo de toma de decisiones en el cual el que toma la decisión selecciona de manera implícita su alternativa preferida en las primeras etapas del proceso de decisión y desvía la evaluación de todas las otras opciones.

La Toma Intuitiva de Decisiones

Otra forma que las personas utilizan es la Toma Intuitiva de Decisiones, como un proceso inconsciente que se crea a partir del filtrado que se hace de la experiencia, y muchas veces constituye un complemento del análisis racional

Sub Tema: Técnicas y Modelos de Decisiones

Ing. Giovanna Ruiz Menesini

La teoría de decisiones proporciona una manera útil de clasificar modelos para la toma de decisiones. Se supondrá que se ha definido el problema, que se tienen todos los datos y que se han identificado los cursos de acción alternativos. La tarea es entonces seleccionar la mejor alternativa. la teoría de decisiones dice que esta tarea de hacer una selección caerá en una de las cuatro categorías generales dependiendo de la habilidad personal para predecir las consecuencias de cada alternativa. Las Categorías son: Certidumbre, Riesgo e Incertidumbre.

Toma de Decisiones bajo Incertidumbre

En los procesos de decisión bajo incertidumbre, el decisor conoce cuáles son los posibles estados de la naturaleza, aunque no dispone de información alguna sobre cuál de ellos ocurrirá. No sólo es incapaz de predecir el estado real que se presentará, sino que además no puede cuantificar de ninguna forma esta incertidumbre. En particular, esto excluye el conocimiento de información de tipo probabilístico sobre las posibilidades de ocurrencia de cada estado. A continuación se describen las diferentes reglas de decisión en ambiente de incertidumbre:

Critetio de Laplace

Este criterio, propuesto por Laplace en 1825, está basado en el principio de razón insuficiente: como a priori no existe ninguna razón para suponer que un estado se puede presentar antes que los demás, 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. Así, para un problema de decisión con n posibles estados de la naturaleza, asignaríamos probabilidad 1/n a cada uno de ellos.La regla de Laplace selecciona como alternativa óptima aquella que proporciona un mayor resultado esperado.

La objeción que se suele hacer al criterio de Laplace es la siguiente: ante una misma realidad, pueden tenerse distintas probabilidades, según los casos que se consideren.  Por ejemplo, una partícula puede moverse o no moverse, por lo que la probabilidad de no moverse es 1/2. En cambio, también puede considerarse de la siguiente forma: una partícula puede moverse a la derecha, moverse a la izquierda o no moverse, por lo que la probabilidad de no moverse es 1/3.

Desde un punto de vista práctico, la dificultad de aplicación de este criterio reside en la necesidad de elaboración de una lista exhaustiva y mutuamente excluyente de todos los posibles estados de la naturaleza.

Criterio de Wald

Este es el criterio más conservador ya que está basado en lograr lo mejor de las peores condiciones posibles. esto es, si el resultado representa pérdida para eldecisor, entonces, para la peor pérdida independientemente de lo que pueda ser. El criterio minimax elige entonces la acción asociada En una forma similar, si representa la ganancia, el criterio elige la acción asociada

Este criterio recibe el nombre de criterio maximin, y corresponde a un pensamiento pesimista, pues razona sobre lo peor que le puede ocurrir al decisor cuando elige una alternativa. En ocasiones, el criterio de Wald puede conducir a decisiones poco adecuadas.

Critetio de Hurwicz

Este criterio representa un intervalo de actitudes desde la más optmista hasta la más pesimista. En las condiciones más optimistas se eligiría la acción que proporcione el maximo. Se supone que representa la gannacia o beneficio. El criterio de Hurwicz da un balance entre el optimismo extremo y el pesimismo extremo ponderando las dos condiciones anteriores por los pesos respectivos y donde esto representa beneficio, seleccione la acción que proporcione el maximo. Para el caso donde representa un costo, el criterio selecciona la acción que proporciona el maximo

El parámetro se conoce como índice de optimismo: cuando es=1, el criterio es demasiado optimista; cuando es= 0, es demasiado pesimista . Un valor de entre cero y uno puede ser seleccionado dependiendo de si el decisor tiende hacia el pesimismo o al optimismo. En ausencia de una sensación fuerte de una circunstancia u otra, un valor de  un 1/2 parece ser una selección razonable.

Criterio de Savag

En 1951 Savage   argumenta que al utilizar los valores xij para realizar la elección, el decisor compara el resultado de una alternativa bajo un estado de la naturaleza con todos los demás resultados, independientemente del estado de la naturaleza bajo el que ocurran. Sin embargo, el estado de la naturaleza no es controlable por el decisor, por lo que el resultado de una alternativa sólo debería ser comparado con los resultados de las demás alternativas bajo el mismo estado de la naturaleza. 

Con este propósito Savage define el concepto de pérdida relativa o pérdida de oportunidad rij asociada a un resultado xij como la diferencia entre el resultado de la mejor alternativa dado que ej es el verdadero estado de la naturaleza y el resultado de la alternativa ai bajo el estado ej

Así, si el verdadero estado en que se presenta la naturaleza es ej y el decisor elige la alternativa ai que proporciona el máximo resultado xij, entonces no ha dejado de ganar nada, pero si elige otra alternativa cualquiera ar, entonces obtendría como ganancia xrj y dejaría de ganar xij-xrj.

Savage propone seleccionar la alternativa que proporcione la menor de las mayores pérdidas relativas, es decir, si se define ri como la mayor pérdida que puede obtenerse al seleccionar la alternativa ai, Conviene destacar que, como paso previo a la aplicación de este criterio, se debe calcular la matriz de pérdidas relativas, formada por los elementos rij. Cada columna de esta matriz se obtiene calculando la diferencia entre el valor máximo de esa columna y cada uno de los valores que aparecen en ella.;El criterio de Savage puede dar lugar en ocasiones a decisiones poco razonables.

Toma de Decisiones bajo Riesgo

Esta categoría incluye aquellas decisiones para las que las consecuencias de una acción dada dependen de algún evento probabilista.

El resultado más importante de la teoría de decisiones bajo riesgo es que debe seleccionarse la alternativa que tenga el mayor VALOR ESPERADO.

Existen muchas decisiones administrativas que pueden catalogarse como toma de decisiones bajo riesgo. Algunas de ellas son:

¿Deberá introduirse un nuevo producto en particular?

¿Deberá ofrecerse más para obtener un contrato?

¿Deberá construirse una nueva planta o ampliarse la que se tiene?

¿Cuántos pasteles deberá producir una patelería para la venta diaria?.

¿Deberá una compañía petrolera realizar pruebas sísmicas costosas antes de hacer una nueva perforación?

¿Deberá iniciarse un nuevo programa costoso de propaganda?

Toma de Decisiones bajo Certidumbre

Si se pueden predecir con certeza las consecuencias de cada alternativa de acción, entonces se tiene una tarea de toma de decisiones bajo certidumbre. Otra manera de pensar en esto es que existe una relación directa de causa y efecto entre cada acto y su consecuencia. Si está lloviendo, ¿deberá llevarse un paraguas?, si hace frío, ¿deberá llevarse un abrigo?. Ya sea que se lleve o no el paraguas o el abrigo, las consecuencias son predecibles. Una buena parte de las decisiones que se toman a diario cae dentro de esta categoría.

En dónde comer?

¿En donde comprar el material de la oficina?

Algunos de los modelos o técnicas utilizados para manejar estas decisiones son:

Análisis del punto de equilibrio.

Programación Lineal.

Programación de la producción.

Control de Inventarios.

Programación Lineal

Muchas decisiones de Dirección de Operaciones incluyen el intentar conseguir utilizar los recursos de la organización de la manera más efectiva posible. Los recursos generalmente incluyen maquinarias (como los aviones), mano de obra ( como los pilotos), dinero, tiempo y materias primas (como el combustible). estos recursos se pueden utilizar para producir productos (como máquinas, muebles, alimentos y vestuario) o servicios (como listas de vuelos, campañas de publicidad o decisiones de inversión).

La programación lineal es un método determinista de análisis para elegir la mejor entre muchas alternativas. Cuando esta mejor alternativa incluye un conjunto coordinado de actividades, se le puede llamar plan o programa.

Con frecuencia, seleccionar una alternativa incluye satisfacer varios criterios al mismo tiempo.  Se pueden además dividir estos criterios en dos categorías: restricciones y objetivo.

Las restricciones son las condiciones que debe satisfacer una solución que está bajo consideración.Si más de una aternativa satisfacen todas las restricciones, el objetivo se usa para seleccionar entre todas las alternativas factibles.

Existen muchos problemas administrativos que se ajustan a este modelo de tratar de minimizar o maximizar un objetivo que está sujeto a una lista de restricciones.

La programción lineal es una técnica determinísta, no inluye probabilidades. El objetivo y cada una de las restricciones se deben expresar como una relación lineal, de ahí el nombre de programación lineal.

Sub Tema: Arbol de Decisión

Héctor Castillo

Arbol de Decisión El uso de un árbol de decisión para clasificar instancias proviene del hecho de que con una colección de entrenamiento y eligiendo cualquier atributo, podemos bifurcar o repartir la colección original en tantas subcolecciones como valores tenga el atributo. Por cada bifurcación o rama asociada a un rasgo del atributo elegido, se tendrá una colección de instancias restringida a contener ese rasgo. El propósito de bifurcar una colección en varias subcolecciones es conocer si una subcolección es homogénea, es decir, si todos los miembros, de alguna de las subcolecciones que se obtienen, pertencen a la misma clase. Si es así, puede establecerse que el rasgo usado para realizar esa bifurcación determina la clase de las instancias. En caso de que una subcolección sea heterogénea, estará compuesta de instancias de al menos dos clases diferentes, podremos entonces repartirla nuevamente eligiendo otro atributo. Al final del proceso habremos consiguido una estructura jerárquica o árbol en el que cada punto de bifurcación representa una colección de instancias y cada bifurcación o rama que parte de un punto de bifurcación representa un rasgo del atributo elegido para llevar a cabo la repartición. Así pues, una bifurcación establece la condición de que todas las instancias de la colección a la que conduce tengan el mismo valor de un atributo. Al recorrer el camino que definen las bifurcaciones, empezando por el punto de bifurcación inicial, que es la colección de entrenamiento completa, pasaremos a través de las ramas y a cada vez más reducidas subcolecciones de instancias, hasta llegar a una colección homogénea. Pero, a la vez, podremos acumular las condiciones que establecen las ramas mismas. Dicho en otras palabras, un recorrido desde la raíz hasta una colección homogénea proporciona un conjunto de rasgos que determinan, según la colección de entrenamiento, la pertenencia a la clase de la colección homogénea en la que termina el recorrido. Cualquier otra instancia que tenga alguno de los conjuntos de rasgos definidos por un recorrido, pertenecerá a la clase de la colección homogénea. Puesto que la construcción de un árbol de decisión, como se ha expuesto, elige arbitrariamente los atributos para cada punto de bifurcación, entonces existirán, para una colección de entrenamiento dada, varios posibles árboles de decisión. Claramente, el árbol óptimo es el que más favorece la determinación expedita de la clase de una instancia. Es decir, un árbol con la menor cantidad posible de ramas y con la menor longitud posible de éstas. Para precisar qué es lo que determina estas características hablaremos de la cantidad de información. Decimos que un rasgo provee más cantidad de información que otro si el primero tiene menos oportunidades de determinar la clase de una instancia, o bien, que entre menos relevante resulte para una instancia, con un rasgo particular, pertenecer a una clase, menos cantidad de información proveerá el rasgo. Esto se basa en que los eventos muy probables tienen poca información mientras que los eventos poco probables anuncian mucha información. En el método Q se elige, en cada punto de bifurcación, el atributo cuyos rasgos proporcionan la menor cantidad de información sobre cada una de las clases. La razón de esta selección descansa en que con este atributo se tienen más oportunidades de determinar la clase de las instancias de la colección asociadas a un punto de bifurcación y, por tanto, es más probable que las instancias queden reunidas en subcolecciones homogéneas. Otra manera de ver lo anterior, aunque muy probablemente lo complique, es refiréndonos a la cantidad de información total, es decir la incertidumbre de que una instancia pertenezca a una clase. Por ejemplo, una colección tiene la máxima incertidumbre o cantidad de información cuando tiene igual número de instancias en cada una de sus clases. Tenemos entonces la cantidad de información que provee cada atributo a partir de la relevancia de pertenecer a una clase dado un rasgo y, la cantidad de información de la colección de entrenamiento o cantidad de información total del sistema. Para cada atributo, estas cantidades se comparan para conocer cuál es el atributo que proporciona mayor diferencia respecto de la cantidad de información original, puesto que esperamos, al repartir con él, que las nuevas subcolecciones tengan reducida su cantidad de información. La diferencia entre la cantidad de información total y la cantidad de información que provee un atributo se conoce como la ganancia de información del atributo

Sub Tema: Tabla de Decisión

Gliseth Ledezma

.Más que un árbol, la tabla de decisión es una matriz de renglones y columnas que indican condiciones y acciones. Las reglas de decisión, incluidas en una tabla de decisión, establecen el procedimiento a seguir cuando existen ciertas condiciones. Este método se emplea desde mediados de la década de los cincuentas, cuando fue desarrollado por General Electric para el análisis de funciones de la empresa como control de inventarios, análisis de ventas, análisis de créditos y control de transporte y rutas. Características de las tablas de decisión La tabla de decisión está integrada por cuatro secciones: identificación de condiciones, entradas de condiciones, identificación de acciones y entradas de acciones de la siguiente tabla. Forma general de las tablas de decisión Condición                                                   Reglas de decisión Identificacion de condicines                Entradas de Acciones Identificación de acciones             Entradas de condicione La identificación de condiciones señala aquellas que son relevantes. Las entradas de condiciones indican qué valor, si es que lo hay, se debe asociar para una determinada condición. La identificación de acciones enlista el conjunto de todos los pasos que se deben seguir cuando se presenta cierta condición. Las entradas de acciones muestran las acciones específicas del conjunto que deben emprenderse cuando ciertas condiciones o combinaciones de éstas son verdaderas. En ocasiones se añaden notas en la parte inferior de la tabla para indicar cuándo utilizar la tabla o para diferenciarla de otras tablas de decisión. Las columnas del lado derecho de la tabla enlazan condiciones y acciones, forman reglas de decisión que establecen las condiciones que deben satisfacerse para emprender un determinado conjunto de acciones. Nótese que se omite el orden de la secuencia (en que las condiciones son examinadas) cosa que no sucede con los árboles de decisión. La regla de decisión incorpora todas las condiciones que deben ser ciertas y no sólo una a la vez. La siguiente tabla de decisión, describe las acciones emprendidas para los pagos por parte de los pacientes de una clínica....