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ARBOLES DE DECISION

ARBOLES DE DECISION. ARBOLES DE DECISION. Son modelos gráficos empleados para representar las decisiones secuenciales, así como la incertidumbre asociada a la ocurrencia de eventos considerados claves. Construcción de un Árbol de Decisión. Nodos: De Decisión .................

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Presentation Transcript

  1. ARBOLES DE DECISION

  2. ARBOLES DE DECISION Son modelos gráficos empleados para representar las decisiones secuenciales, así como la incertidumbre asociada a la ocurrencia de eventos considerados claves.

  3. Construcción de un Árbol de Decisión • Nodos: • De Decisión ................. Indican los puntos en el tiempo donde se toma la decisión 2. De Eventos ................. Indican la existencia de eventos sujetos a incertidumbre asociados a las alternativas de inversión.

  4. CONSTRUCCION • Ramas: • Que parten de los nodos de decisión representan alternativas de inversión o cursos de acción:

  5. CONSTRUCCION • Las ramas que parten de los nodos de eventos representan situaciones sujetas a incertidumbre que han sido cuantificadas por intermedio del uso de probabilidades. Demanda alta .. 0.6 Demanda baja .. 0.4

  6. MODELOS DE DECISION CON INCERTIDUMBRE

  7. EJEMPLO

  8. LIMITACIONES DE LOS ÁRBOLES DE DECISIÓN • Un árbol de decisión da una buena descripción visual en problemas relativamente simples, pero su complejidad aumenta exponencialmente a medida que se agregan etapas adicionales. • En algunas situaciones, la especificación de la incertidumbre a través de probabilidades discretas resulta en una sobre simplificación del problema.

  9. VENTAJAS Y DESVENTAJAS • La consideración explícita de decisiones futuras obliga al decisor a elaborar planes de mas largo plazo. • La técnica de resolución, aunque sencilla, puede volverse compleja en la medida que aumentan alternativas y eventos probabilísticos. • Solo maneja distribuciones de probabilidades discretas.

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