Teoria De Las Decisiones

TEORÍA DE LAS DECISIONES

PRESENTADO POR:

MARCELA BOLAÑOS ARCOS

CÓDIGO: 36758921

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA “UNAD”

PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

NOVIEMBRE DE 2010

TRABAJO COLABORATIVO 2

TEORÍA DE LAS DECISIONES

PRESENTADO POR:

MARCELA BOLAÑOS ARCOS

CÓDIGO: 36758921

JAVIER PRADA P.

CÓDIGO: 91181417

TUTOR:

VLADIMIR DE JESÚS VENEGAS

GRUPO: 200608_19

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA “UNAD”

PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

NOVIEMBRE DE 2010

INTRODUCCIÓN

Se espera que esta actividad contribuya con el proceso de transferencia de Investigación de la unidad 2 de tal manera que se puedan resumir claramente, mediante la utilización de procesos cognitivos como la identificación, interpretación y aplicación de los principios que gobiernan estos temas, por medio del análisis de teorías de las decisiones en los diferentes campos del saber, con los que se adquieren destrezas en estos campos y nos introducen en el mundo de su aplicabilidad.

Los procesos de markov, forman parte de los procesos estocásticos como una herramienta que se basa en las probabilidades y es necesario en la toma de decisiones a nivel empresarial debido a que estudia la evaluación de ciertos sistemas de ensayos repetitivos en un intervalo de tiempo dado. Esta toma de decisiones se realiza en las distintas áreas como contabilidad, administración, marketing, Logística, personal, entre otros.

Mediante el presente trabajo queremos plasmar como la toma de decisiones influye en los elementos claves para escoger mediante probabilidad la decisión mas optima que nos ayudaría a resolver esa decisión en este caso trabajaremos con el caldo de costilla fortificado y un producto a fin.

OBJETIVOS

GENERAL

 Identificar los diferentes algoritmos utilizados para solucionar problemas de Cadenas de Markov, Inventarios, Pronósticos, teoría de colas y de juegos.

ESPECÍFICOS

 Identificar los diferentes algoritmos utilizados para solucionar problemas de

 Cadenas de Markov, Inventarios, Pronósticos, teoría de colas y de juegos.

 Proponer y plantear problemas de aplicación donde se utilicen los Modelos

 Prototipo para solucionar problemas de Cadenas de Markov, Inventarios,

 Pronósticos, teoría de colas y de juegos.

 Reconocer las características de los algoritmos para tener clara su aplicación en la situación apropiada.

 Desarrollar los problemas de aplicación planteados utilizando los modelos de cadenas de markov, inventarios, Pronósticos, teoría de colas de y de juegos.

 Consultar diferentes bibliografías que nos permitan tener mayores herramientas en el momento de desarrollar un ejercicio planteado.

 Analizar el desarrollo de las técnicas de optimización para mostrar una breve descripción de las técnicas.

1. CUADRO COMPARATIVO – CADENAS DE MARKOV

CADENA CONCEPTO CARACTERISTICAS APLICACIONES

CADENAS DE MARKOV Es una serie de eventos, en la cual la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediato anterior. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria. "Recuerdan" el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros.

Las cadenas de Markov son una herramienta para analizar el comportamiento y el gobierno de determinado tipos de procesos estocásticos, esto es, procesos que evolucionan de forma no determinista a lo largo del tiempo en torno a un conjunto de estados. * Las cadenas de Markov es un proceso estocástico en el que los valores del tiempo son discretos y los estados posibles de la variable aleatoria contiene valores discretos, es decir, es una cadena estocástica de tiempo discreto.

 Se definen como una colección de variables aleatorias.

 Los valores del tiempo son discretos y los estados posibles de la variable aleatoria contiene valores discretos, es decir, es una cadena estocástica de tiempo discreto.

 Se determinan los siguientes elementos:

- Un conjunto de estados del sistema.

- La definición de transición.

- Una ley de probabilidad del nuevo estado en función de las anteriores.

La característica más importante que hay que buscar en la memoria de un evento a otro.

Se pueden predecir comportamientos de sistemas a través del tiempo.

TEORIA DE COLAS

Es el estudio matemático del comportamiento de líneas de espera, se trata del análisis matemático de estos fenómenos.

La teoría de colas es el estudio matemático del comportamiento de líneas de espera. Esta se presenta, cuando los “clientes” llegan a un “lugar” demandando un servicio a un “servidor”, el cual tiene una cierta capacidad de atención. Si el servidor no está disponible inmediatamente y el cliente decide esperar, entonces se forma la línea de espera. Características CLAVES

Existen dos clases básicas de tiempo entre llegadas:

 Determinístico, en el cual clientes sucesivos llegan en un mismo intervalo de tiempo, fijo y conocido. Un ejemplo clásico es el de una línea de ensamble, en donde los artículos llegan a una estación en intervalos invariables de tiempo (conocido como ciclos de tiempo)

 Probabilístico, en el cual el tiempo entre llegadas sucesivas es incierto y variable. Los tiempos entre llegadas probabilísticos se describen mediante una distribución de probabilidad.

En el caso probabilístico, la determinación de la distribución real, a menudo, resulta difícil.

Identificar el nivel óptimo de capacidad del sistema que minimiza el coste global del mismo.

Evaluar el impacto que las posibles alternativas de modificación de la capacidad del sistema tendrían en el coste total del mismo.

Establecer un balance equilibrado ("óptimo") entre las consideraciones cuantitativas de costes y las cualitativas de servicio

Hay que prestar atención al tiempo de permanencia en el sistema o en la cola: la "paciencia" de los clientes depende del tipo de servicio específico considerado y eso puede hacer que un cliente "abandone"

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