UNIVERSIDAD FERMIN TORO

FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICASY SOCIALES

ESCUELA DE RELACIONES INDUSTRIALES

ANALISIS DE PROBLEMAS Y TOMA DE DESICIONES

CAUDARE FEBRERO 2013

Es el proceso durante el cual la persona

o más alternativas. Todos y cada uno de nosotros pasamos los

días y las horas de nuestra vida teniendo que tomar

decisiones. Algunas decisiones tienen una importancia relativa

en el desarrollo de nuestra vida, mientras otras son gravitantes

en ella.

Para los administradores, el proceso de toma de decisión es sin

duda una de las mayores responsabilidades.

La toma de decisiones en una organiz

una serie de personas que están apoyando el mismo

Debemos empezar por hacer una selección

esta selección es una de las tareas de gran trascendencia.

Con frecuencia se dice que las decisiones son algo así como

el motor de los negocios y en efecto, de la adecuada selección

de alternativas depende en gran parte el

organización.

Una decisión puede variar en trascendencia y connotación.

Los administradores consideran a veces la

decisiones como su trabajo principal, porque constantemente

tienen que decidir lo que debe hacerse, quién ha de hacerlo,

cuándo y dónde, y en ocasiones hasta cómo se hará. Sin

embargo, la toma de decisiones sólo es un paso de

la planeación, incluso cuando se hace con rapidez y

dedicándole poca atención o cuando influye

la acción sólo durante unos minutos.

Es por eso que en este trabajo se desarrollaran algunas

herramientas y técnicas que faciliten la interpretación y la

toma de decisiones.

persona debe escoger entre dos

y cada uno de nosotros pasamos los

días y las horas de nuestra vida teniendo que tomar

decisiones. Algunas decisiones tienen una importancia relativa

da, mientras otras son gravitantes

en ella.

Para los administradores, el proceso de toma de decisión es sin

duda una de las mayores responsabilidades.

organización se circunscribe a

una serie de personas que están apoyando el mismo proyecto.

ección de decisiones, y

esta selección es una de las tareas de gran trascendencia.

Con frecuencia se dice que las decisiones son algo así como

y en efecto, de la adecuada selección

de alternativas depende en gran parte el éxito de cualquier

Una decisión puede variar en trascendencia y connotación.

Los administradores consideran a veces la toma de

principal, porque constantemente

tienen que decidir lo que debe hacerse, quién ha de hacerlo,

cuándo y dónde, y en ocasiones hasta cómo se hará. Sin

embargo, la toma de decisiones sólo es un paso de

, incluso cuando se hace con rapidez y

o cuando influye sobre

Es por eso que en este trabajo se desarrollaran algunas

herramientas y técnicas que faciliten la interpretación y la

La programación lineal es un método de resolución de problemas que

se ha desarrollado para ayudar a los administradores a tomar

decisiones. Su éxito se mide por la difusión de su uso como una

herramienta de la toma de decisiones. Desde su aparición a finales de

la década de 1940, la programación lineal (PL) ha demostrado que es

una de las herramientas más efectivas de la investigación de

operaciones. Su éxito se debe a su flexibilidad para describir un gran

número de situaciones reales en las siguientes áreas: militar,

industrial, agrícola, de transporte, de la economía, de sistemas de

salud, e incluso en las ciencias sociales y de la conducta. Un factor,

importante en el amplio uso de esta técnica es la disponibilidad de

programas de computadora muy eficientes para resolver problemas

extensos de PL.

La programación lineal es una herramienta determinístico; es decir,

todos los parámetros del modelo se suponen conocidos con certeza.

Sin embargo, en la vida real, es raro encontrar un problema donde

prevalezca una verdadera certeza respecto a los datos. La técnica de

la PL compensa esta "deficiencia", proporcionando análisis

sistemáticos post óptimos y paramétricos que permiten al tomador de

decisiones probar la sensibilidad de la solución óptima "estática"

respecto a cambios discretos o continuos de los parámetros del

modelo. Básicamente, estas técnicas adicionales agregan una

dimensión dinámica a la propiedad de solución óptima de la PL. A

continuación se presentan los fundamentos del análisis de

sensibilidad y se muestra su aplicación por medio de ejemplos

prácticos.

El Método Simplex es un método analítico de solución de problemas

de programación lineal capaz de resolver modelos más complejos

que los resueltos mediante el método gráfico sin restricción en el

número de variables.

Procedimiento de cálculo algebraico, interactivo para resolución de

problemas Lineales. El método Simplex es un procedimiento

iterativo que permite ir mejorando la solución a cada paso. El

proceso concluye cuando no es posible seguir mejorando más dicha

solución. La razón matemática de esta mejora radica en que el

método consiste en caminar del vértice de un poliedro a un vértice

vecino de manera que aumente o disminuya (según el contexto de la

función objetivo, sea maximizar o minimizar), dado que el número

de vértices que presenta un poliedro solución es finito siempre se

hallará solución.

La teoría de juegos es un área de la matemática aplicada

utiliza modelos para estudiar interacciones en estructuras formalizadas

de incentivos (los llamados «juegos») y llevar a cabo procesos de

Sus investigadores estudian las estrategias óptimas así como el

comportamiento previsto y observado de individuos en juegos. Tip

interacción aparentemente distintos pueden, en realidad, presentar

estructura de incentivo similar y, por lo tanto, se puede representar mil

veces conjuntamente un mismo juego.

Desarrollada en sus comienzos como una herramienta para entender el

comportamiento de la economía, la teoría de juegos se usa actualmente

en muchos campos, como en la biología, sociología, psicología

Experimentó un crecimiento sustancial y se formalizó por primera vez a

partir de los trabajos de John von Neumann y Oskar Morgenstern

y durante la Guerra Fría, debido sobre todo a su aplicación a la

militar, en particular a causa del concepto de destrucción mutua

garantizada. Desde los setenta, la teoría de juegos se ha aplicado a la

conducta animal, incluyendo el desarrollo de las especies por la selección

natural.

Aunque tiene algunos puntos en común con la teoría de la decisión

teoría de juegos estudia decisiones realizadas en entornos donde

interaccionan. En otras palabras, estudia la elección de la conducta

óptima cuando los costes y los beneficios de cada opción no están fijados

de antemano, sino que dependen de las elecciones de otros individuos.

Un ejemplo muy conocido de la aplicación de la teoría de juegos a la vida

real es el dilema del prisionero, popularizado por el matemático

Tucker, el cual tiene muchas implicaciones para comprender la

naturaleza de la cooperación humana. La teoría psicológica de juegos

que se arraiga en la escuela psicoanalítica del análisis tr

enteramente distinta.

matemática aplicada que

para estudiar interacciones en estructuras formalizadas

de incentivos (los llamados «juegos») y llevar a cabo procesos de decisión.

óptimas así como el

comportamiento previsto y observado de individuos en juegos. Tipos de

interacción aparentemente distintos pueden, en realidad, presentar

estructura de incentivo similar y, por lo tanto, se puede representar mil

Desarrollada en sus comienzos como una herramienta para entender el

, la teoría de juegos se usa actualmente

psicología y filosofía.

Experimentó un crecimiento sustancial y se formalizó por primera vez a

Oskar Morgenstern, antes

, debido sobre todo a su aplicación a la estrategia

destrucción mutua

. Desde los setenta, la teoría de juegos se ha aplicado a la

llo de las especies por la selección

teoría de la decisión, la

ealizadas en entornos donde

interaccionan. En otras palabras, estudia la elección de la conducta

óptima cuando los costes y los beneficios de cada opción no están fijados

de antemano, sino que dependen de las elecciones de otros individuos.

conocido de la aplicación de la teoría de juegos a la vida

, popularizado por el matemático Albert W.

, el cual tiene muchas implicaciones para comprender la

teoría psicológica de juegos,

análisis transaccional, es

El modelo Bayesiano está circunscrito, como TECNICA DE

PRONOSTICO en las llamadas TECNICAS CUALITATIVAS, cuya

principal característica es que SUS INSUMOS SON JUICIOS DE

VALORES; es decir, opiniones que dan una valoración o

cualificación a hechos o datos observados.

Su rol como instrumento de pronóstico es muy importante ya

permite HACER INFERENCIAS sobre la probabilidad de

ocurrencia de una SITUACION DADA (HIPOTESIS / ESCENARIO),

sobre la base de LAS EVIDENCIAS OBSERVADAS; por ello, es un

instrumento extraordinario para EL MONITOREO o

SEGUIMIENTO de situaciones de interés. Dentro de este contexto,

juega un rol fundamental como herramienta de ALERTA, ante las

evidencias obtenidas como consecuencia de la DINAMICA DE LOS

ACONTENCIMIENTOS.

El modelo Bayesiano está circunscrito, como TECNICA DE

las llamadas TECNICAS CUALITATIVAS, cuya

principal característica es que SUS INSUMOS SON JUICIOS DE

VALORES; es decir, opiniones que dan una valoración o

cualificación a hechos o datos observados.

Su rol como instrumento de pronóstico es muy importante ya que

permite HACER INFERENCIAS sobre la probabilidad de

ocurrencia de una SITUACION DADA (HIPOTESIS / ESCENARIO),

sobre la base de LAS EVIDENCIAS OBSERVADAS; por ello, es un

instrumento extraordinario para EL MONITOREO o

rés. Dentro de este contexto,

juega un rol fundamental como herramienta de ALERTA, ante las

evidencias obtenidas como consecuencia de la DINAMICA DE LOS

El modelo de transporte es un problema de optimización

de redes donde debe determinarse como hacer llegar los

productos desde los puntos de existencia hasta los

puntos de demanda, minimizando los costos de envió.

El modelo busca determinar un plan de transporte de

una mercancía de varias fuentes a varios destinos.

Entre los datos del modelo se cuenta:

1.- Nivel de oferta en cada fuente y la cantidad de

demanda en cada destino.

2.- El costo de transporte unitario de la mercancía de

cada fuente a cada destino.

El modelo se utiliza para realizar actividades

como: control de inventarios, programación del empleo,

asignación de personal, flujo de efectivo, programación

de niveles de reservas en prensas entre otras

El modelo de transporte es un problema de optimización

de redes donde debe determinarse como hacer llegar los

productos desde los puntos de existencia hasta los

os costos de envió.

El modelo busca determinar un plan de transporte de

a varios destinos.

Entre los datos del modelo se cuenta:

Nivel de oferta en cada fuente y la cantidad de

demanda en cada destino.

de transporte unitario de la mercancía de

cada fuente a cada destino.

El modelo se utiliza para realizar actividades

control de inventarios, programación del empleo,

asignación de personal, flujo de efectivo, programación

Los métodos de Montecarlo abarcan una colección de técnicas que permiten obtener soluciones de problemas matemáticos o físicos por medio de pruebas aleatorias repetidas. En la práctica, las pruebas aleatorias se sustituyen por resultados de ciertos cálculos realizados con números aleatorios. A lo largo de varias páginas se estudiará el concepto de variable aleatoria y la transformación de una variable aleatoria discreta o continua.

La simulación Monte Carlo es una técnica matemática

computarizada que permite tener en cuenta el riesgo en análisis

cuantitativos y tomas de decisiones. Esta técnica es utilizada por

profesionales de campos tan dispares como los de finanzas,

gestión de proyectos, energía, manufacturación, ingeniería,

investigación y desarrollo, seguros, petróleo y gas, transporte y

medio ambiente.

La simulación Monte Carlo ofrece a la persona responsable de

tomar las decisiones una serie de posibles resultados, así como la

probabilidad de que se produzcan según las medidas tomadas.

Muestra las posibilidades extremas —los resultados de tomar la

medida más arriesgada y la más conservadora

las posibles consecuencias de las decisiones intermedias.

Los científicos que trabajaron con la bomba atómica utilizaron

esta técnica por primera; y le dieron el nombre de Monte Carlo, la

ciudad turística de Mónaco conocida por sus casinos. Desde su

introducción durante la Segunda Guerra Mundial, la simulación

Monte Carlo se ha utilizado para modelar diferentes sistemas

físicos y conceptuales

Los métodos de Montecarlo abarcan una colección de técnicas que permiten obtener soluciones de problemas matemáticos o físicos por medio de pruebas aleatorias repetidas. En la práctica, las pruebas aleatorias se sustituyen por resultados de ciertos cálculos realizados con números aleatorios. A lo largo de varias páginas se estudiará el concepto de variable aleatoria y la transformación de una variable aleatoria discreta o continua.

ión Monte Carlo es una técnica matemática

computarizada que permite tener en cuenta el riesgo en análisis

cuantitativos y tomas de decisiones. Esta técnica es utilizada por

profesionales de campos tan dispares como los de finanzas,

ergía, manufacturación, ingeniería,

investigación y desarrollo, seguros, petróleo y gas, transporte y

La simulación Monte Carlo ofrece a la persona responsable de

tomar las decisiones una serie de posibles resultados, así como la

ad de que se produzcan según las medidas tomadas.

los resultados de tomar la

medida más arriesgada y la más conservadora— así como todas

las posibles consecuencias de las decisiones intermedias.

jaron con la bomba atómica utilizaron

esta técnica por primera; y le dieron el nombre de Monte Carlo, la

ciudad turística de Mónaco conocida por sus casinos. Desde su

introducción durante la Segunda Guerra Mundial, la simulación

para modelar diferentes sistemas