Toma de decisiones – teorias de colas y simulación

República Bolivariana de Venezuela.
Ministerio de Educación Superior.
Instituto Universitario “Jesús Obrero”.
Cátedra: Investigación de Operaciones.

TOMA DE DECISIONES – TEORIAS DE COLAS Y SIMULACIÓN

Nombre:
Manrique, Gabriela.
C. I.: V – 17.983.167.

Caracas, 19 de Enero de 2011.
INTRODUCCIÓN

En el mundo de la informática existen diversos temas de cálculos numéricos aplicablesen la vida diaria como en el desarrollo y funcionamiento de una empresa. Estos cálculos numéricos ya han sido introducidos en computadoras y calculadoras, las cuales facilitan la obtención de los resultados requeridos.
Algunos de esos resultado requeridos, son las probabilidades o las estadísticas de que un hecho, producto u oferta sea la más viable para el desarrollo de una empresa y para laobtención de beneficios, ya sea a nivel monetario como de producción, publicación, entre otras.
Estas técnicas son las llamadas Tomas de Decisiones, y su relación con las Teorías de Colas y Simulación, que no son nada más que herramientas analíticas, matemáticas y estadísticas, para la obtención del resultado o servicio solicitado.

Toma de Decisiones
El análisis de decisiones proporciona unmarco de trabajo y una metodología para la toma de decisiones racional cuando los resultados son inciertos.
En el análisis de decisiones se usa un proceso racional para seleccionar la mejor de varias alternativas. La “bondad” de una alternativa seleccionada depende de la calidad de los datos que se usen para describir el caso de la decisión. Desde este punto de vista, un proceso de toma dedecisión puede caer en una de las tres categorías siguientes:
1. Toma de decisiones bajo certidumbre (con experimentación), en la que todos los datos se conocen en forma determinista.
Es frecuente hacer pruebas adicionales (experimentación) para mejorar las estimaciones preliminares de las probabilidades de los respectivos estados de la naturaleza dadas por las probabilidades a priori. Estasestimaciones mejoradas se llaman probabilidades a posteriori (Regla de Bayes), la cual se explica más adelante.
En los casos en los que las ideas, sentimientos y emociones se cuantifican con base a juicios subjetivos, se tiende a utilizar el proceso de jerarquía analítica para obtener una escala numérica para dar prioridades a las alternativas de decisión.
Este caso es caracterizado por elconocimiento previo de las probabilidades o los datos que se van a manejar en el cálculo para hallar el mejor resultado y en base a éste, tomar la decisión correspondiente, la cual siempre se busca que sea con la cual se obtengan más y mejores beneficios.
2. Toma de decisiones bajo riesgo, en la que los datos se pueden describir con distribuciones de probabilidades.
Bajo incertidumbre, los datosestán bien definidos y bajo incertidumbre, los datos son ambiguos. La toma de decisiones bajo riesgo representa entonces, el caso de “la mitad del camino”.
3. Toma de decisiones bajo incertidumbre (sin experimentación), en donde los datos no se les puede asignar pesos o factores de ponderación que representen su grado de importancia en el proceso de decisión.
En términos generales, el tomador dedecisiones debe elegir una acción de un conjunto de acciones posibles. El conjunto contiene todas las alternativas factibles bajo consideración para las distintas formas de proceder en el problema en cuestión.
La toma de decisiones bajo incertidumbre, al igual que bajo riesgo, implica acciones alternativas cuyas retribuciones dependen de los estados de la naturaleza (aleatorios).
Cuando setiene que tomar una decisión bajo incertidumbre, es en casos en los que no se conozca el mercado (por darle un nombre), los datos específicos o realmente certeros para la toma de decisiones, es decir, en donde nunca se haya realizado una experimentación previa al análisis de los datos.

Regla de Bayes
Usando las mejores estimaciones disponibles de las probabilidades de los respectivos estados...