Tema 4: Analítica prescriptiva: Soporte a la decisión usando modelos Flashcards
Algoritmo Simplex
Conjunto de métodos muy usados para resolver problemas de programación lineal, en los cuales de alguna manera se busca el máximo de una función lineal sobre un conjunto de variables que satisfaga un conjunto de inecuaciones lineales.
Análisis de sensibilidad
Consiste en analizar el impacto que provoca en el resultado del problema a optimizar determinadas variaciones en los parámetros, variables y/o restricciones del modelo.
Análisis What-if
Valora las soluciones en función de cambios en las variables.
Analítica prescriptiva
Conjunto de técnicas que generan un algoritmo decisor o recomendador de toma de acciones para sistemas automáticos.
Búsqueda ciega
Se trata de una enumeración completa en la que se consideran todas las alternativas y después se elige la solución óptima. No es un método apropiado para un problema en el que el volumen a explorar es grande.
Goal seeking
Calcular los valores de las variables de decisión para alcanzar un determinado nivel de cumplimiento de un objetivo.
Optimización
Construcción de un modelo basado en el objetivo de maximizar o minimizar la variable de interés atendiendo a los datos presentados en el problema a optimizar. Se deben tener en cuenta los posibles alternativas y las consecuencias de las mismas antes de abordarlo.
Programación lineal
La programación lineal es el campo de la programación matemática dedicado a maximizar o minimizar (optimizar) una función lineal, denominada función objetivo, de tal forma que las variables de dicha función estén sujetas a una serie de restricciones expresadas mediante un sistema de ecuaciones o inecuaciones también lineales. El método tradicionalmente usado para resolver problemas de programación lineal es el Método Simplex.
Simulación de eventos discretos
Técnica informática de modelado dinámico de sistemas caracterizada por un control en la variable del tiempo que permite avanzar a éste a intervalos variables, en función de la planificación de ocurrencia de tales eventos a un tiempo futuro.
Simulación de Montecarlo
El método de Montecarlo es el método probabilístico de simulación más común para el soporte a la decisión en el ámbito empresarial. Su funcionamiento consiste en la ejecución de diversos experimentos de muestreo, generando valores aleatorios para los parámetros inciertos o probabilísticos, y calculando los valores de las variables afectadas por dichos parámetros. Dichos experimentos de muestreo consisten en resolver el modelo cientos de miles de veces.
Concisamente, la simulación de Montecarlo permite construir un modelo del problema de decisión (sin considerar la naturaleza probabilística de las variables) y determinar qué variables están sujetas a incertidumbre así como su distribución de probabilidad (conocida o estimada a partir de datos).
Variables de decisión
Las variables de decisión son incógnitas que deben ser determinadas a partir de la solución del modelo. Los parámetros representan los valores conocidos del sistema o que se pueden controlar.
Variables no controlables
Aquellas variables que no están bajo control del tomador de decisiones y que por tanto establecen limitaciones al problema optimizar, conocidas como restricciones so condiciones de contorno.
Análisis de decisión
Disciplina que estudia formalmente los enfoques para resolver decisiones con pocas alternativas. Se parte de las alternativas listadas en una tabla o gráfico , con su contribución prevista al objetivo y la probabilidad de esa contribución. Se usan tablas de decisión que organizan la información de forma sistemática en una tabla para preparar el análisis y árboles de decisión que muestran las relaciones del problema gráficamente. Se evalúan posteriormente para elegir la mejor alternativa
Análisis de riesgos
Método de decisión que analiza el riesgo de las alternativas posibles basado en probabilidades conocidas. Se calcula resultado esperado de diferentes alternativas y se elige la de mayor valor esperado
Heurística
Una heurística de un problema, guía la resolución de este, utilizando conocimiento informal, es decir “procesos de sentido común” sobre dicho problema. No se garantiza que se encuentre la solución óptima.
