MATRIZ DE ÁRBOLES DE DECISIÓN Son grafos que representan

MATRIZ DE ÁRBOLES DE DECISIÓN Son grafos que representan

MATRIZ DE ÁRBOLES DE DECISIÓN
Son grafos que representan un proceso de decisión en forma extensiva Pueden
ser aplicados a problemas generales de decisión y a juegos de estrategia, con uno
o más decisores.
Facilita considerar de manera integrada la secuencia de las decisiones, los
posibles resultados asociados con cada alternativa, las asignaciones de
probabilidad, los efectos monetarios y las utilidades.
El ARBOL DE DECISIONES es una excelente ayuda para la elección entre varios
cursos de acción. Proveen una estructura sumamente efectiva dentro de la cual
estimar cuales son las opciones e investigar las posibles consecuencias de
seleccionar cada una de ellas. También ayudan a construir una imagen
balanceada de los riesgos y recompensas asociados con cada posible curso de
acción. En resumen, los árboles de decisión proveen un método efectivo para la
toma
de
decisiones
debido
a
que:
claramente plantean el problema para que todas las opciones sean
analizadas.
permiten analizar totalmente las posibles consecuencias de tomar una
decisión.
proveen un esquema para cuantificar el costo de un resultado y la
probabilidad
de
que
suceda.
nos ayuda a realizar las mejores decisiones sobre la base de la información
existente y de las mejores suposiciones.
DEFINICION
Consiste en un GRAFO, o esquema con nodos y ramas, donde se ordenan en
forma cronológica todos los momentos en que debe tomarse una decisión o
acontece un evento aleatorio, indicando al final los resultados de una decisión.
Es una de las dos herramientas básicas del modelo general de decisión, que
pueden ser utilizadas para esquematizar cualquier tipo de decisión (la otra
herramienta básica es la matriz de decisión).
CONTENIDO
•
Nodos de decisión
•
Nodos de acontecimiento
•
Resultados
MOMENTOS DE DECISIÓN
Las ramas que nacen de un nodo de decisión representan a las alternativas
EVENTOS ALEATORIOS
•
Las ramas que nacen de un nodo de acontecimiento representan a los
distintos estados de una Variable No Controlable.
CONSTRUCCIÓN DEL ÁRBOL
 Se desarrolla de izquierda a derecha indicando en forma secuencial todos
los momentos de decisión y los momentos de acontecimiento de un evento
aleatorio.
 Luego se colocan al final de las ramas los resultados acumulados después
de sortear todas las vicisitudes desde el inicio del proceso.
 Se evalúa de atrás hacia delante reconociendo la influencia de las
decisiones y eventos aleatorios últimos sobre los primeros.
 En los nodos de decisión se elige la mejor alternativa.
 En los eventos aleatorios se indica el criterio usado para evaluar los
resultados posteriores (valor esperado, minimax, etc.).