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Teoría de la decisión aplicada – 2da edicióneBook
Análisis de decisiones bajo incertidumbre, riesgo, teoría de juegos y cadenas de Markov
Autores: Humberto Guerrero Salas, Manuel Alfonso Mayorga Morato, Orlando de Antonio Suárez
Teoría de la decisión aplicada contiene el análisis de los procesos de toma de decisiones empresariales a la luz de la investigación de operaciones. Dichos procesos se realizan con una estructura general bajo los enfoques de decisiones bajo incertidumbre, riesgo, teoría de juegos y cadenas de Markov.
La obra describe paso a paso tanto la descripción como los métodos de solución de problemas donde se aplican los criterios de teoría de la decisión en las empresas. El texto consta de cinco capítulos: Generalidades, Decisiones Bajo Incertidumbre, Decisiones Bajo Riesgo, Teoría de Juegos y Cadenas de Markov. El aporte sustancial de esta segunda edición es la incorporación del capítulo de Cadenas de Markov, conservando, como en todo el texto, las explicaciones y ejemplos paso a paso.
Dirigido a estudiantes y profesionales de Ingeniería Industrial, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Producción, Economía, carreras afines y, en general, a todas las personas interesadas en modelos de optimización bajo las técnicas en investigación de operaciones como teoría de la decisión.
Incluye:
- Ejemplos aplicativos en diferentes tipos de empresas.
- Descripción paso a paso de los procesos de solución.
- Interpretación lógica de todos los resultados.
- Aplicaciones en producción de bienes y servicios.
Contenidos en el Sistema de Información en Línea (SIL)
Al final del libro encontrará el código para ingresar información en Línea – SIL – donde podrá encontrar algunos ejemplos explicativos.
SOBRE LOS AUTORES
Humberto Guerrero Salas
Mgtr en Ingeniería Industrial de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas [UD]. Esp. en Gerencia de Producción e Ingeniero Industrial de la UAN. En los últimos 33 años se ha destacado como profesor de investigación de operaciones y producción en diferentes universidades de Colombia como la UAN, USB, PUJ, el Externado, Unilibre, UD, UDEC, UCC e INCCA de Colombia. Actualmente es docente de planta de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
Manuel Alfonso Mayorga Morato
Esp. en Gestión y Desarrollo Comunitario e Ingeniero Industrial de la Universidad INCCA. Adelantó la Maestría en Administración Pública en la Escuela Superior de Administración Pública [ESAP]. Su experiencia laboral está dividida en dos aspectos centrales: 1) la experiencia empresarial representada en el desempeño de cargos de dirección de plantas de producción de bienes y prestación de servicios, y 2) la académica, donde ha tenido una destacada participación como docente y administrativo en varias instituciones de Educación Superior como la INCCA, la UAN, la Unilibre. Actualmente es docente de planta de la UD y asesor nacional de estudiantes de Ingenierías Industrial, Administrativa y de Producción ANEIAP.
Orlando de Antonio Suárez
Mgtr. en Ingeniería Industrial de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Ingeniero Industrial de la Universidad INCCA. Durante más de 28 años se ha desempeñado en diferentes cargos de tipo administrativo como de nivel operativo, acumulando experiencia en el manejo de decisiones en empresas de servicios y de manufactura. Los últimos 20 años los ha dedicado a la docencia universitaria, en áreas de planeación, programación y control de la producción, gestión logística e investigación de operaciones en las siguientes universidades: UAN, Uniagraria, UC y Unilibre.
TABLA DE CONTENIDO
Introducción
Prólogo
Capítulo 1. Generalidades de la teoría de la decisión
1.1. Proceso de la toma de decisiones
1.2. Clasificación de los procesos de decisión.
1.3. Elementos básicos del proceso de toma de decisiones
1.4. Factores humanos que inciden en la toma de decisiones
1.5. Matriz de rendimientos
1.6. Criterio de dominancia.
1.7. Matriz de pérdidas de oportunidad.
1.8. Aplicación real de la teoría de la decisión
Capítulo 2. Decisiones bajo incertidumbre
2.1. Criterio Maximax o pago Máximo
2.2. Criterio Maximin.
2.3. Criterio minimax o de arrepentimiento
2.4. Criterio del valor esperado o criterio de Laplace
2.5. Criterio Hurwicz
Capítulo 3. Decisiones bajo riesgo.
3.1. Toma de decisiones sin experimentación
3.2. Toma de decisiones con experimentación o teoría Bayesiana de decisión.
3.3. Costo de la información perfecta
3.4. Costo de la información de muestra
3.5. Eficiencia de la información de muestra
3.6. Arboles de decisión.
Capítulo 4. Teoría de juegos
4.1. Estrategias puras
4.2. Estrategias mixtas.
4.3. Estrategias óptimas
4.3.1. Criterio de dominancia.
4.3.2. Solución algebraica
4.3.3. Solución grafica
4.3.4. Solución por programación lineal (Método simplex)
Capítulo 5. Cadenas de Markov.
5.1. Generalidades de las cadenas de Markov.
5.1.1. Conceptos básicos.
5.1.2. Clasificación de los estados en una cadena de Markov
5.2. Cadenas regulares.
5.2.1. Matriz de transición a cualquier periodo futuro.
5.2.2. Condiciones de estado estable o probabilidades de largo plazo
5.2.3. Probabilidades de primera visita
5.2.4. Tiempos esperados de primera visita
5.3. Cadenas absorbentes
Referencias
Bibliografía.
Año: 2023
eISBN: 9789585037908
Páginas: 244
Dimensiones: N/D
Formato: eBook, Plataforma Bookshelf
Idioma: Español
Área: Ciencias Empresariales
Categorías: [G] Consulta, información y materias interdisciplinares, [GPQ] Teoría de la decisión: generalidades, Administración, Ciencias empresariales, eBooks, Ecoe Ediciones, Editoriales, Formatos, Sistema de Información en Línea
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