Técnicas Cuantitativas para la Toma de Decisiones

TÉCNICAS CUANTITATIVAS

Universidad Nororiental Privada ‘’Gran Mariscal de Ayacucho’’

Escuela de Ingeniería en Sistemas.

Núcleo: Ciudad Guayana.

Cátedra: Análisis de Decisiones

Sección 3T1.

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Puerto Ordaz, abril 2023.

INTRODUCCIÓN

Para poder tomar una decisión, no solo es necesario técnicas que tomen en cuenta los pensamientos, ideas y opiniones que se tengan al momento, también es preciso técnicas que refuten ese conjunto de ideas, de resultados confiables, que se realice un análisis cuantitativo para la toma de decisiones ya que resuelven problemas que implican alta complejidad, costo, experiencia y justificación, que disminuyan la incertidumbre y el riesgo de que, a largo plazo, sus consecuencias sean más perjudiciales que beneficiosas en un futuro, porque al tener una toma de decisiones objetiva, no da paso a resultados sesgados y extremos que afecten esa misma decisión.

Se mirará más de cerca como cada una de las técnicas (Teoría de Redes, Árboles de Decisiones, Matriz de Resultados, Sistema de Inventarios, Programación Lineal, Programación Entera, Simulación y Análisis de Markov) actúan como soporte para elecciones muy importantes en la vida cotidiana y laboral. De modo que se abarcarán estas distintas técnicas cuantitativas que permiten manejar una decisión segura y, por lo tanto, una conclusión satisfactoria.

TEORÍA DE REDES

La Teoría de Redes es un campo en la Informática y en las Matemáticas Discretas, asociada con el estudio de gráficos y se representa en relación simétrica o relación asimétrica entre objetos discretos. Esta teoría da paso a la resolución de problemas mediante gráficas, que describen la conexión o conexiones (arcos o ramales) entre entidades o puntos (nodos) para así formar una red.

Esta gráfica o red está conformada por nodos o vértices que representan ideas, mensajes, personas, actividades, metas, objetivos, lugares, entre otros; siendo nombrados por números o letras. Conectadas por ramas o arcos, representando relaciones o caminos entre estos objetos, que juntos conforman una ruta que tiene un nodo como destino y otro como final, constituyendo una cadena, hasta formar un ciclo, donde el camino comienza y termina por un único nodo, sino existe un ciclo, esa gráfica se considera un árbol.

Se considera una técnica cuantitativa a la hora de tomar una decisión ya que organiza de una forma clara de cómo se comunican y conectan estas entidades. Proporciona información útil para decidir una elección factible al observar y analizar factores que implica la conexión entre un nodo y el otro. Como, por ejemplo, la Técnica de Evaluación y Revisión de Proyectos (PERT), la cual tienen un conjunto esparcido de actividades de un proyecto, que se conectan por ramas. Utiliza la Teoría de Redes para saber el orden en qué actividad se realizará primero, qué actividad es más crítica de realizar que la otra y cuánto tiempo tomará llevar a cabo cada una y le proyecto completo.

Para agregar otro ejemplo, dentro de la programación, existen lenguajes que utilizan estructuras para guardar datos y la relación entre ellos, llamados grafos y árboles, los cuales funcionan gracias a la Teoría de Redes. Si se quiere realizar un programa el cual guarde, muestre y grafique información de lugares como nodos, los nombres de calles y sus kilómetros desde un lugar a otro como ramas, se forma una especie de mapa informativo, utilizando la Teoría de Redes para saber qué camino es más corto, cuantos kilómetros serían desde un nodo A hasta un nodo D, y si hay otros caminos alternativos para llegar a un lugar aparte del principal. Lo cual se evidencia que la Teoría de Redes no solo tiene aplicaciones en la informática o en la planeación de proyectos, también para resolver problemas en transporte, vialidad, redes eléctricas, sociales y de comunicaciones, campos como la epidemiología, sociología, medicina; áreas en donde implique esquematizar estructuras en general.

Para llevar a cabo la Teoría de Redes, primero se deben tener en claro las entidades que se van a conectar, segundo, si estas contienen las relaciones suficientes y nodos que permanecen a pesar de cambios para generar esa red, luego se va refinando la gráfica de acuerdo al proyecto o a lo que se busque, considerando factores como, por ejemplo, el tiempo, para finalmente analizarlo en detalle.

ÁRBOLES DE DECISIONES

Un Árbol de Decisión es una gráfica en forma de mapa que predice las diferentes alternativas o resultados de una serie de decisiones almacenados en nodos, con quienes guardan una relación. Ayuda a un individuo u organización a comparar y considerar posibles consecuencias entre sí, considerando factores como costos, probabilidades, tiempo, ventajas y desventajas, basado en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema.

Está conformado por las ramas, líneas que se desprenden de una decisión. Cada rama indica un posible resultado o decisión que se deriva de la decisión inicial. Y de estas vienen los nodos, que pueden ser de decisión (indican una decisión que se está tomando en el árbol y se representan con un cuadrado), de oportunidad (muestran varios resultados posibles y se representan con un círculo) y terminales (indican el resultado final de una decisión y se representan con un triángulo).

Mencionadas reglas que rigen el árbol de decisiones, son las siguientes:

1. Al comienzo, hay un nodo que no apunta a nada, suele ser un nodo de decisión.
2. Los nodos se van desglosando en opciones y son apuntados por una única flecha.
3. Existe un único camino para llegar del nodo inicial, pasar por cada uno de los nodos del árbol. No hay varias formas de llegar a la misma solución final, las decisiones son excluyentes. Las decisiones dentro del árbol son lineales, por lo que implica que mientras se va pasando por éste, hay opciones que cierran y no se pueden desglosar más, ya que, no hay una marcha atrás como tal.

La importante aplicación de un árbol de decisiones, abarca varias áreas, incluidas las operaciones, posicionamiento de mercado, evaluación de riesgo, la planificación presupuestaria y la gestión de proyectos dentro de una organización. Sin embargo, individualmente se puede aplicar esta técnica siempre que sea posible, que incluya datos cuantitativos y números para poder crear un árbol eficaz. Cuantos más datos se tengan, más fácil resultará calcular los valores esperados y analizar las soluciones en función de los números. Como, por ejemplo, se puede establecer qué opción es más rentable o conveniente a la situación, se permite usar un árbol de decisiones para analizar los posibles resultados de cada idea u opción y elegir la idea que tiene más posibilidades de generar mayor beneficio.

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