Modelos especiales de programación lineal

1. Contesta las siguientes preguntas:

1. ¿Cuáles son las dos clasificaciones de los procesos de toma de decisiones?

Bajo certidumbre: se da cuando previamente se conocen los datos que forman parte del problema y a partir de generar la no necesariamente una solución si no la que se acerque más a lo esperado, tomando en cuenta diferentes variables conocidas.

Condiciones de riesgo: De inicio ya cuenta con incertidumbre y su principio es la obtención de la distribución en probabilidades.

1. ¿Cuáles son las diferencias entre las dos clasificaciones de un proceso de toma de decisiones?

Bajo de condiciones de riesgo las decisiones se apoyan más por la información probabilística, aun cuando no se sepa con certeza el resultado o solución esperada, en su contraparte tenemos decisiones bajo certidumbre que busca la mejor opción en base a conocer información y no de esperar un valor esperado en base a probabilidad.

1. ¿Cuál es el beneficio de usar un árbol de decisión?

Permite analizar un problema considerando todas las variables que se ven involucradas, además de basarse en el criterio del valor esperado que busca la maximización ya sea de ganancias o minimizar costos, además no solo plantea una solución, permitiendo así la toma de decisiones más apropiada, prioriza en los aspectos más relevantes cuando las empresas lo utilizan y por ultima una vez que se tomó una decisión evalúa la efectividad de esta misma.

1. Menciona dos ejemplos reales de la aplicación de las dos clasificaciones de los procesos de decisión.

En el caso bajo certidumbre, se puede poner como ejemplo cuando una persona está por comprar un automóvil y en base a una tabla compara las características, precios de cada vehículo.

Bajo riesgo como ejemplo se puede presentar cuando una empresa lanza un producto nuevo al mercado y trata de pronosticar el número de prendas que venderá en miles de pesos, considerando diferentes aspectos como sus características y variables numéricas, buscando así un valor esperado.

1. Resuelve los siguientes problemas utiliza el árbol de decisión para una solución óptima a priori y las variantes del valor esperado para la solución a posteriori.

a.

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