Procesos de Decisión
Estocástica
Los procesos de decisión estocástica representan una herramienta
poderosa para modelar situaciones donde la incertidumbre juega un papel
crucial.
by Dirección de Ingeniería Industrial Uniagustiniana
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Procesos de Decisión Estocástica, Diapositivas de Procesos Estocásticos
Los procesos de decisión estocástica son una herramienta poderosa para modelar situaciones con incertidumbre. Este documento explora conceptos básicos, modelos de decisión y métodos de resolución. Se presentan aplicaciones en áreas como gestión de inventarios, finanzas y marketing, y se analizan limitaciones como complejidad e información incompleta. En general, los procesos de decisión estocástica ayudan a tomar decisiones informadas en entornos inciertos.
Tipo: Diapositivas
2023/2024
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Procesos de Decisión
Estocástica
Los procesos de decisión estocástica representan una herramienta poderosa para modelar situaciones donde la incertidumbre juega un papel crucial.
by Dirección de Ingeniería Industrial Uniagustiniana
Conceptos Básicos
La teoría de decisiones estocásticas se basa en la idea de que las decisiones se toman en un contexto de incertidumbre.
1 Variables Aleatorias Las decisiones se toman en un entorno donde los resultados son inciertos.
2 Escenarios Diferentes escenarios posibles con probabilidades asociadas representan la incertidumbre.
3 Función de Utilidad Las preferencias del tomador de decisiones se capturan a través de una función de utilidad.
4 Espacio de Estados El sistema evoluciona a través de un espacio de estados con posibles transiciones.
Métodos de Resolución
Diversos métodos se utilizan para resolver problemas de decisiones estocásticas.
1 Programación Dinámica Se divide el problema en etapas y se resuelve recursivamente.
2 Simulación Monte Carlo Se generan escenarios aleatorios para estimar la distribución de los resultados.
3 Árboles de Decisión Se representa la secuencia de decisiones y sus posibles resultados.
Aplicaciones en Toma de Decisiones
Los procesos de decisión estocástica tienen aplicaciones en diversas áreas.
Gestión de Inventarios Optimización de niveles de stock ante la demanda incierta.
Finanzas Gestión de carteras de inversión con incertidumbre en los rendimientos.
Marketing Estrategias de publicidad con incertidumbre en la respuesta de los clientes.
Limitaciones
Aunque poderosos, los procesos de decisión estocástica tienen limitaciones.
Complejidad
Los modelos pueden ser complejos y difíciles de resolver.
Información Incompleta
Es necesario tener información precisa sobre las probabilidades y la función de utilidad.
Suposiciones
Los modelos se basan en suposiciones que pueden no ser realistas en la práctica.
Conclusión
Los procesos de decisión estocástica proporcionan un marco para tomar decisiones informadas en entornos inciertos.
Análisis Riguroso
Ofrecen un análisis más profundo de las decisiones bajo incertidumbre.
Planificación Estratégica
Permiten desarrollar estrategias más robustas y adaptables.
Optimización de Resultados
Ayudan a maximizar la utilidad esperada o minimizar el riesgo.