Árboles de Decisión

Árboles de Decisión: La técnica de análisis de decisiones con árboles de decisión consiste en efectuar cálculos en cada nodo de azar para encontrar el valor esperado. Ese valor reemplaza al nodo de azar y se compara con cada uno de los demás que parten de un nodo de decisión y se selecciona el mayor. Este valor se asigna el nodo de decisión correspondiente y se llama valor de posición del nodo de decisión. La ventaja de los árboles de decisión es que permiten hacer explícito el análisis de los posibles acontecimientos futuros y de las decisiones. Una de las desventajas de los árboles de decisión es su dificultad cuando se presentan muchas alternativas, lo cual es probable que ocurra si se desea que el modelo se aproxime a la realidad. En este caso el número de cálculos puede crecer en forma desproporcionada. El número de puntos finales crece rápidamente en cuanto el número de nodos crece. ―Esto induce al analista a reducir intencionalmente el número de puntos terminales y los estimativos de la probabilidades son muy escasos y pobres‖. Por lo tanto el uso de este enfoque puede dar unos resultados inadecuados. Hespos y Strassann han propuesto simplificar los árboles asignando distribuciones de probabilidad a los nodos de azar y efectuando un proceso iterativo de simulación. También proponen hacer eliminaciones en el desarrollo del proceso con base en el valor esperado y la varianza de las diferentes distribuciones resultantes. ―O sea, que se eliminarían aquellas distribuciones con mayores (o menores) valores esperados y varianzas simultáneamente (si una distribución tiene menor valor esperado y mayor varianza que otra, se descarta la primera, bajo el supuesto de que se trata de utilidades; si fueran costos se consideraría el mayor valor esperado y mayor varianza) ―. Además sugieren que se descarten en el proceso, valores que no cumplan con ciertos límites preestablecidos. De esta forma el análisis se simplificaría al reducir los eventos.

Método de Simulación: La Simulación es una técnica numérica que se utiliza para realizar experimentos a partir de la construcción de un modelo lógico – matemático que describe el comportamiento de los componentes del sistema y su interacción en el tiempo. ―A partir del modelo de simulación se imita el desarrollo del sistema en el tiempo, considerando todos los factores estocásticos que le acompañan y realizando una analogía entre el modelo y el sistema real en las condiciones naturales‖

Los objetivos de la simulación, en términos generales, serán:

• Describir un sistema existente

• Explotar un sistema hipotético

• Diseñar un sistema mejorado.

Las ventajas de la simulación están dadas por:

• Permite el estudio y análisis del comportamiento de sistemas en los cuales sería muy costoso o imposible experimentar directamente en ellos.

• Permite estudiar los aspectos que

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