Metodo Probabilista IO
Enviado por 0sid6 • 1 de Marzo de 2013 • 1.034 Palabras (5 Páginas) • 743 Visitas
Algunos elementos no se componen con certeza. Es decir, en los modelos probabilísticos se presupone que algunas variables importantes, llamadas variables aleatorias no tendrán valores conocidos antes de que se tomen las decisiones correspondientes y que ese desconocimiento debe ser incorporado al modelo estos modelos incorporan incertidumbre atreves de la probabilidades en las variables aleatorias; en este caso la condición fuera del mercado de valores. Estos modelos tiende a reportar mayor utilidad cuando intervienen en ellos muchas entradas inciertas y hay pocas restricciones. En consecuencia los modelos de incertidumbre se usa a menudo para la toma de decisiones estratégicas referentes a la relación de una organización con su ambiente (incierto).
METODOS PROBABILISTICOS: Ej.
Cadenas de Markov
Teoría de juegos
Líneas de espera
Teoría de inventarios, etc.
En la teoría de la probabilidad, se conoce como cadena de Márkov a un tipo especial de proceso estocástico discreto en el que la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediatamente anterior. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria. "Recuerdan" el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros. Esta dependencia del evento anterior distingue a las cadenas de Márkov de las series de eventos independientes, como tirar una moneda al aire o un dado.
Reciben su nombre del matemático ruso Andrei Andreevitch Markov (1856-1922), que las introdujo en 1907.
Estos modelos muestran una estructura de dependencia simple, pero muy útil en muchas aplicaciones
La teoría de juegos es un área de la matemática aplicada que utiliza modelos para estudiar interacciones en estructuras formalizadas de incentivos (los llamados «juegos») y llevar a cabo procesos de decisión. Sus investigadores estudian las estrategias óptimas así como el comportamiento previsto y observado de individuos en juegos. Tipos de interacción aparentemente distintos pueden, en realidad, presentar estructura de incentivo similar y, por lo tanto, se puede representar mil veces conjuntamente un mismo juego.
Desarrollada en sus comienzos como una herramienta para entender el comportamiento de la economía, la teoría de juegos se usa actualmente en muchos campos, como en la biología, sociología, psicología y filosofía. Experimentó un crecimiento sustancial y se formalizó por primera vez a partir de los trabajos de John von Neumann y Oskar Morgenstern, antes y durante la Guerra Fría, debido sobre todo a su aplicación a la estrategia militar, en particular a causa del concepto de destrucción mutua garantizada. Desde los setenta, la teoría de juegos se ha aplicado a la conducta animal, incluyendo el desarrollo de las especies por la selección natural. A raíz de juegos como el dilema del prisionero, en los que el egoísmo generalizado perjudica a los jugadores, la teoría de juegos ha atraído también la atención de los investigadores en informática, usándose en inteligencia artificial y cibernética.
La Teoría de colas, de líneas de espera, es una colección de modelos matemáticos que
describen sistemas de líneas de espera particulares o de sistemas de colas. Los modelos sirven
para encontrar el comportamiento de “estado estable”, como la longitud promedio de la línea
(cola) y el tiempo de espera promedio para un sistema dado.
Mas precisamente se pueden describir como "sistemas de procesamiento", pues es mas
amplio
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