2. Arboles de Decision - rboles de Decisiones 1 2. rboles...

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Árboles de Decisiones Ing. Efraín Murillo 1 2. Árboles de Decisiones En el capítulo anterior presentamos criterios de decisión para evaluar lo que se pueden denominar alternativas “de una sola etapa”, en el sentido de que ninguna decisión a futuro dependerá de la que se tome ahora. En esta sección consideramos un proceso de decisión “de múltiples etapas” en el cual se toman decisiones dependientes una tras otra. Se puede hacer una representación gráfica del problema de decisión mediante el uso de un árbol de decisión . Esta representación facilita el proceso de toma de decisiones. Definición.- El árbol de decisiones es una representación gráfica de un análisis de decisiones en forma cronológica. Muestra las alternativas de decisión, los estados de la naturaleza, las probabilidades asignadas y las utilidades o pérdidas condicionales. Ventajas: 1.- Estructura el proceso de decisión obligando al usuario a enfocar el proceso de toma de decisiones en una forma ordenada y en secuencia. 2.- Permite examinar todos los resultados posibles; los deseables y los negativos. 3.- Permite comunicar a otros el proceso de toma de decisiones de una manera muy clara, ilustrando cada suposición sobre el futuro. 4.- Permite discutir en grupo las alternativas al enfocar individualmente cada cifra de costos o ingresos, las probabilidades de un resultado, suceso o evento y los supuestos correspondientes. 5.- Se puede programar en computadora de manera tal que permita hacer simulaciones sobre los diferentes supuestos y sus efectos. Los pasos a seguir son los siguientes: 1.- Definir acciones mutuamente excluyentes y eventos mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos para luego graficar el árbol. 2.- Especificar o calcular la probabilidad para cada evento. 3.- Determinar la ganancia condicional asociada con las diferentes combinaciones de acciones y eventos. 4.- Calcular la ganancia esperad para cada nodo de dedición y de evento. 5.- Elegir la opción óptima por el criterio del valor esperado. Nota .- Se supone que las condiciones no cambian mientras tomamos la decisión. En cada nodo de evento se determina el valor esperado sumando los productos de las probabilidades de ocurrencia de los resultados por los beneficios correspondientes a cada uno. En cada nodo de decisión se escoge la rama que tiene mayor valor esperado El ejemplo que sigue ilustra los fundamentos del procedimiento del árbol de decisión. Ejemplo 1.- Una compañía tiene ahora las opciones de construir una planta de tamaño completo o una pequeña que se puede aplicar después. La decisión depende principalmente de las demandas futuras del producto que
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Árboles de Decisiones Ing. Efraín Murillo 2 producirá la planta. La construcción de una planta de tamaño completo puede justificarse en términos económicos si el nivel de demanda es alto. En caso contrario, quizá sea recomendable construir una planta pequeña ahora y después decidir en dos años si ésta se debe ampliar.
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This note was uploaded on 12/20/2010 for the course INGENIERIA IO2 taught by Professor Murillo during the Spring '10 term at Universidad Nacional de Ingeniería.

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