Fundamentos de Algoritmos, Pronósticos y Simulación: Técnicas Clave para la Toma de Decisiones
Conceptos Básicos
Algoritmo: (Sanders D., 2005) lo define como un número finito de instrucciones, paso por paso, que asegura resolver cierto tipo de problemas. Es importante notar que todo algoritmo tiene un inicio y un fin, con un punto de término llamado criterio de parada.
Diagrama de Flujo: Es una representación gráfica. Al respecto, Sanders D. señala que es “una representación gráfica detallada de cómo deben realizarse los pasos que componen un algoritmo”.
Retroalimentación (Feedback): El experto Orilia L. (2002) lo conceptualiza como “el vehículo” por medio del cual una organización intenta evaluar su propio desempeño, llevando un registro y corrigiendo los problemas según sea necesario.
Pronósticos Cualitativos
Muchos pronósticos importantes no solo se basan en modelos numéricos, sino que también existen formas que aproximan los resultados futuros de las decisiones a través de consideraciones subjetivas. A esto se le conoce como pronósticos cualitativos. Entre las técnicas más usuales de pronósticos cualitativos figuran:
1) Juicio de Expertos
Criterio pronunciado por un amplio conocedor del tema en cuestión (con actitud y aptitud frente al tema). A esta persona, su grupo de trabajo lo denomina “experto”. Ejemplo: un experto sería aquella persona elegida por la dirección de una escuela de negocios que pudo identificar carencias en formación matemática de determinado curso, razón por la cual seleccionó a un instructor con experiencia comprobada y gustoso de tratar los temas relacionados con la matemática.
2) Panel de Consenso
En esta técnica se combinan los pronósticos de un grupo de expertos (generalmente multidisciplinarios). Como producto de esta discusión, surge un criterio de decisión acordada. Ejemplo: las decisiones en pareja.
3) Método Delfos (Delphi)
El panel de consenso, como toda dinámica grupal, tiene por deficiencia el hecho de que uno de sus integrantes puede tener un enorme efecto en la producción por imposición, manipulación, etc., causada por la personalidad, reputación o habilidad para el debate del líder. En esta circunstancia, la exactitud del criterio de decisiones puede quedar en una posición secundaria. La corporación RAMO desarrolló este método para conservar la fuerza del pronóstico conjunto, mientras se eliminan los efectos de la dinámica grupal. El método utiliza:
- Un coordinador (único enlace con los expertos)
- Conjunto de expertos que no se conocen
El diagrama de flujo que resume la aplicación de este método, según Eppen G. y Gould F., es:
Coordinador solicita decisiones | Coordinador recibe predicciones | Coordinador determina la media (X) de las respuestas | Coordinador pide explicaciones de cualquier experto |
Coordinador envía a todos los expertos: 1) la mediana, 2) rango intercuartil, 3) explicaciones. |
La Programación Heurística
Heurística
De la palabra griega «descubrimiento», «Eureka». Son procedimientos que se siguen paso a paso y que aseguran, mediante un número finito de pasos, que se logrará una solución satisfactoria al problema.
Programación Heurística
Cuando se desarrolla sistemáticamente, la heurística puede programarse para una computadora y, por tanto, reducir la carga de computación.
Las 4 situaciones de la teoría de la decisión
- Certeza: El autor conoce el valor de los resultados y de la ocurrencia de los estados de la naturaleza.
- Riesgo: El autor muestra el valor de los resultados y las probabilidades relativas de los posibles resultados.
- Incertidumbre: Se pueden conocer los resultados, pero no la probabilidad de los eventos.
- Ambigüedad: El evento está mal definido, es vago y difícil de especificar.
Ejemplo de programación heurística
Problema: Localizar bodegas para un gran fabricante y distribuidor.
- Ubicar las concentraciones de demanda.
- Determinar si las ubicaciones incrementan o disminuyen los costos de distribución.
La heurística programada elige los sitios que minimicen los costos totales de distribución. La heurística puede utilizarse para anticipar y mejorar el progreso futuro de los programas.
La programación heurística
La historia cuenta que Arquímedes pronunció esta palabra tras descubrir que el volumen de agua que asciende es igual al volumen del cuerpo sumergido. Esto le llevó a la solución del problema de medir el volumen de cuerpos irregulares y le permitió saber si la corona del rey Hierón II estaba hecha de oro puro al calcular su densidad a partir de la masa ya conocida. Este hallazgo lo habría realizado mientras se encontraba sumergido en la bañera y tal fue su alegría que salió corriendo a las calles de Siracusa desnudo gritando ¡Eureka! (¡Lo he descubierto!).
Un programa heurístico se define como un programa para resolver problemas que consiste de un grupo de heurísticas, definidas explícitamente, que utilizan algunos principios de sentido común o procedimientos para obtener soluciones aceptables, aunque no óptimas.
Concepto de Introducción a la Simulación
Según Thomas H. Naylor, simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo.
Según H. Maisel y G. Gnugnoli, simulación es una técnica numérica para realizar experimentos en una computadora digital. Estos experimentos involucran ciertos tipos de modelos matemáticos y lógicos que describen el comportamiento de sistemas de negocios, económicos, sociales, biológicos, físicos o químicos, a través de largos periodos de tiempo.
Según Robert E. Shannon, simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentos con este modelo con el propósito de entender el comportamiento del sistema o evaluar varias estrategias con las cuales puede operar el sistema.