ESCUELA DE RELACIONES INDUSTRIALES

ANALISIS DE PROBLEMAS Y TOMA DE DESICIONES

UNIVERSIDAD FERMIN TORO

ESCUELA DE RELACIONES INDUSTRIALES

ANALISIS DE PROBLEMAS Y TOMA DE DESICIONES

CAUDARE JUNIO 2012

ESCUELA DE RELACIONES INDUSTRIALES

ANALISIS DE PROBLEMAS Y TOMA DE DESICIONES

Introducción

La toma de decisiones es algo muy importante en todas las áreas del conocimiento, ya que es la que nos da una manera de elegir entre una o varias alternativas para dar solución a un problema dentro del sistema.

Es importante saber que las decisiones se presentan en todos los niveles de la sociedad, sean de mayor o menor incidencia; pero estas implican una acción que conlleva a un determinado fin u objetivo propuesto.

Es de gran utilidad conocer que procesos se deben aplicar y abarcar para tomar decisiones efectivas. Es por ello que en este trabajo se realiza una investigación basada diferentes herramientas para la toma de decisiones asertiva como una herramienta de uso cotidiano en el estudio de las organizaciones y la administración.

Para lograr una efectiva toma de decisiones se requiere de una selección racional, para lo que primero se debe aclarar el objetivo que se quiere alcanzar; eso sí, se deben tener en cuenta varias alternativas, evaluando cada una de sus ventajas, limitaciones y adoptando la que se considere más apropiada para conseguir el objetivo propuesto.

El método del simplex fue creado en 1947 por el matemático George Dantzig .

El método del simplex se utiliza, sobre todo, para resolver problemas de programación lineal en los que intervienen tres o más variables.

El álgebra matricial y el proceso de eliminación de Gauss-Jordan para resolver un sistema de ecuaciones lineales constituyen la base del método simplex.

Es un procedimiento iterativo que permite ir mejorando la solución a cada paso. El proceso concluye cuando no es posible seguir mejorando más dicha solución.

Partiendo del valor de la función objetivo en un vértice cualquiera, el método consiste en buscar sucesivamente otro vértice que mejore al anterior. La búsqueda se hace siempre a través de los lados del polígono (o de las aristas del poliedro, si el número de variables es mayor). Cómo el número de vértices (y de aristas) es finito, siempre se podrá encontrar la solución.

La inferencia bayesiana es un tipo de inferencia estadística en la que las evidencias u observaciones se emplean para actualizar o inferir la probabilidad de que una hipótesis pueda ser cierta. El nombre «bayesiana» proviene de uso frecuente que se hace del teorema de Bayes durante el proceso de inferencia. El teorema de Bayes se ha derivado del trabajo realizado por el reverendo Thomas. Hoy en día, uno de los campos de aplicación es en la teoría de la decisión,1 visión artificial2 (simulación de la percepción en general)3 y reconocimiento de patrones por ordenador.

La inferencia bayesiana utiliza aspectos del método científico, que implica recolectar evidencia que se considera consistente o inconsistente con una hipótesis dada. A medida que la evidencia se acumula, el grado de creencia en una hipótesis se va modificando. Con evidencia suficiente, a menudo podrá hacerse muy alto o muy bajo. Así, los que sostienen la inferencia bayesiana dicen que puede ser utilizada para discriminar entre hipótesis en conflicto: las hipótesis con un grado de creencia muy alto deben ser aceptadas como verdaderas y las que tienen un grado de creencia muy bajo deben ser rechazadas como falsas. Sin embargo, los detractores dicen que este método de inferencia puede estar afectado por un prejuicio debido a las creencias iníciales que se deben sostener antes de comenzar a recolectar cualquier evidencia.