estadistica

SIS -2610 “A”

INVESTIGACION OPERATIVA II
Solo con fines de avance para la clase de ayudantía

Aux. : Egr. Challapa Llusco Gustavo

FORMULARIO SIS-2610 “A”
TOMA DE DECISIONES
Completacerteza

Proceso de
decision

SIS-2510

Teoría Bayesiana de
decisión
-Con experimentación
-Sin experimentación
Arboles de decisión
Función de utilidad
Teoría de colas
Teoría de inventariosRiesgo

Teoría de juegos
Criterios de decisión:
MaxiMax
MaxiMin
MiniMax
Laplace
Hurwicz
Savage

Completa
Incertidumbre

Elementos de una toma de decisiones
1.- Decisor.
2.- Conjuntode alternativas (Controlable): A  a1 , a2 , a3........ai 
3.- Estados de la naturaleza (No controlable):

   1 , 2 ,3 .......... j 






4.- Probabilidades a priori (Si la tomade decisión es bajo riesgo): P( )  P(1 ), P( 2 ), P( 3 )..........P( j )
5.- Matriz de Costo/Beneficio.

1

2

a1

f (a1 ;1 )

f (a1 ; 2 )

.
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.
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.
.
..

.
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.
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.

.

.

ai

f (ai ;1 )

p(1 )

p( 2 )

6.- Función de los alternativas/estados de la naturaleza:

….

….

j
f (a1 ; j)

f (ai ; 2 )

p( )

….

.
.
.
.

f (ai ; j )
p( j )

f (ai ; j )

7.- Métodos de decisión. (Toma de decisión bajo incertidumbre, Toma de decisión bajo riesgo, etc)
8.-Elegir la mejor alternativa.

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SIS -2610 “A”

INVESTIGACION OPERATIVA II
Solo con fines de avance para la clase de ayudantía

Aux. : Egr. Challapa Llusco Gustavo

METODOS DE SOLUCION
1.-TOMA DE DECISIONES BAJO RIESGO
1.1.-TEORIA BAYESIANA
1.1.1.- Toma de decisión sin experimentación:
Opt.

E[ f (ai ; j )] = Opt. E[ f (ai ; j ) * P( j )]

-

Si la matriz de consecuencias esde pérdidas o costos entonces:
Opt. = Min E[ f (ai ; j )]

-

Si la matriz de consecuencias es de ganancias o beneficios entonces:
Opt. = Max E[ f (ai ; j )]

E[] Se denomina valor...