Teoría de la Decisión: Enfoques y Herramientas para la Toma de Decisiones
Orientaciones para la Teoría de Decisión
Planteamiento Normativo: Cómo Debería Ser
– Pretende discutir cómo deberían comportarse los decisores.
– Hipótesis: racionalidad perfecta, objetivo único y claramente definido, criterios cuantificables, preferencias explícitas.
Planteamiento Positivo: Cómo Es
– Desarrollar una estructura teórica que explique el comportamiento de los decisores.
– ¿Cómo afrontar problemas con dos o más criterios?
– La optimalidad paretiana y la noción de satisfacción.
La Teoría de la Decisión Multicriterio
– Del decisor optimizador al decisor satisfaciente (Simon): Factores cualitativos y multicriterio.
– Enfoque heurístico: investigación de fuentes históricas: Explicar el comportamiento de decisión.
– La optimalidad paretiana: si algo genera provecho, habrá un proceso natural de optimización que permitirá alcanzar el punto óptimo.
Los Problemas Continuos
Número potencialmente infinito de soluciones: El conjunto factible continuo.
Algunas Técnicas y Herramientas de Interés
- Programación multiobjetivo (MOLP)
- Programación multiobjetivo con ponderaciones
- Programación compromiso (Yu, Zeleni): El punto ideal y la medida de «distancia»
- La programación por metas (Goal Programming)
- Programación MINIMAX
- Planteamientos interactivos: Step Method y Zionts & Wallenius
Visión Metodológica General
El número de alternativas de decisión es:
- Muy elevado (infinito) –> Existe multiplicidad de:
- Objetivos: programación multiobjetivo MOLP
- Metas: Programación por metas GP
- Atributos: Teoría de la utilidad multiatributo
- Discreto –> AHP – ELECTRE – PROMETHEE
Programación Lineal Multiobjetivo
– Conciliar varios objetivos (en sentido riguroso).
– Una nueva función objetivo compleja: Ponderaciones y aplicación de técnicas basadas en la medición de distancias.
– Un problema práctico: carga de cálculo.
– Un problema teórico: multiplicidad de algoritmos y soluciones.
Goal Programming
– Del «objetivo» a la «meta».
– Objetivo: min. desviaciones en torno a las metas.
– Dos tipos de restricciones: Convencionales y especificación de las metas y sus desviaciones.
Continuo:
Determinar el grado de ejecución de varios proyectos divisibles.
Establecer niveles óptimos de producción de varios artículos.
Establecer la cartera óptima (composición) de diferentes fuentes de energía.
Discreto:
Elección entre dos coches… ¿Qué ordenador comprar? ¿PC o Mac? ¿Qué pan llevamos? ¿Colaboramos con un canal de distribución, o lo adquirimos (OPA)?
Modelos Cualitativos Discretos
El conjunto factible es discreto:
- Hay un número finito de alternativas de decisión, perfectamente delimitadas, rígidas e indivisibles.
Con las debidas adaptaciones es posible aplicar modelos generales como GP:
- Modelos cuantitativos: necesario variables expresables numéricamente.
- Numerosos modelos.
Pero tenemos un grupo metodológico especialmente diseñado para este tipo de problemas:
- Existencia de modelos que permiten la inclusión de variables cualitativas.
- AHP, ELECTRE, PROMETHEE, NCIC Racionamiento de capital.
AHP
Thomas Saaty: “se trata de desmenuzar un problema y luego unir las soluciones de los subproblemas en una conclusión”.
Este método multicriterio sirve para clasificar las distintas alternativas de decisión. Necesita una cantidad de información mínima.
No requiere cuantificación exacta, ni función de utilidad, ni transitividad y sí un conjunto de preferencias entre alternativas.
El Proceso de Jerarquía Analítica AHP
Metodología discreta de decisión multicriterio.
No requiere formalización de funciones de utilidad, ni la cuantificación del valor de cada alternativa, tampoco transitividad estricta en las referencias.
Aplicable por grupos de decisión.
Fácilmente automatizable.
Capaz de combinar criterios cuantitativos y cualitativos.
Tres principios: Descomposición (tres niveles: objetivos, criterios y alternativas), Juicio comparativo (parejas, escala convencional) y Síntesis (autovalores, se obtiene agregando las puntuaciones parciales obtenidas a lo largo del proceso de comparación).
AHP
1 Igual importancia: Las alternativas contribuyen de forma aproximadamente igual al objetivo.
3 Ligeramente más importante o preferida: La experiencia y el juicio favorecen ligeramente a esta alternativa sobre la otra.
5 Fuertemente más importante o preferida: La experiencia y el juicio favorecen fuertemente a esta alternativa sobre la otra.
7 Muy fuertemente más importante o preferida: Alternativa fuertemente favorable y dominación demostrada en la práctica.
9 Extremadamente más importante o preferida: La evidencia que favorece a esta alternativa sobre la otra es la mayor posible.
2-4-6-8 Valores intermedios: Por indefinición entre dos valores impares de la escala.
Goal Programming
Proyectos no repetibles:
Xj ≤ 1
Proyectos que hay que hacerse al menos un mínimo de veces:
Xj ≤ n
Proyectos excluyentes:
Xi + Xj ≤ 1
Proyectos que hay que hacer obligatoriamente uno u otro:
Xi + Xj = 1
Realización de un proyecto condicionada a otro:
Xi – Xj ≤ 0
Vector absoluto: indica el peso de cada alternativa y criterio.
Vector de prioridades: expresa el peso relativo de cada uno de los criterios en nuestro juicio.
El modelo AHP no garantiza que los proyectos sean efectuables, ni siquiera el mejor clasificado, porque no realiza una evaluación propiamente dicha. Únicamente podemos concluir que, de acuerdo con las respuestas del decisor, la mejor opción es ? y la peor ¿?