Arboles de Decision

 

 

Carrera: Ingeniería en Sistemas de Información Cátedra: Sistemas y Organizaciones

ÁRBOLES DE DECISIÓN Es un diagrama que presenta condiciones y acciones en forma secuencial, por lo tanto muestra qué condiciones se consideran inicialmente y cuáles después, las relaciones que existen entre cada condición, y el grupo de acciones asociado a cada una de ellas. El diagrama se ve como las ramas de un árbol. Con el desarrollo de árboles se evita pasar pasar por alto etapas del proceso de decisión, y obliga a considerar la secuencia de decisiones, en situaciones complejas no es evidente qué acción específica es la más adecuada bajo varias situaciones. Con el uso de los árboles de decisión se simplifica la tarea. La raíz del árbol (parte izquierda de la figura) es el punto inicial de la secuencia de decisión. La rama a seguir depende de las condiciones condici ones a seguir y de la decisión que se deba tomar. Los nodos del árbolcon representan condiciones y señalan la necesidad de tomar una determinación relacionada la existencia de algunas de éstas, antes de seleccionar la siguiente trayectoria. La parte derecha del árbol (hojas) indica las acciones a realizar que dependen de las secuencias de condiciones precedentes.

El árbol de decisión de un sistema complejo con muchas secuencias de pasos y combinaciones de condiciones puede tener un tamaño considerable. El gran número de ramas de varias trayectorias se convierte en un problema. Se corre el riesgo de no abarcar todos los aspectos del proceso de toma de decisiones. En su lugar, se trabaja con las Tablas de Decisión.

Ejercicio: Para comprender como se utilizan los árboles de decisión, explicaremos este tema sobre el enunciado de la tabla de decisión anterior. Ing. Marcela Fernández - A.U.S. Gabriela Martínez

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Se habían detectado las siguientes condiciones:

CONDICIÓN CONDICIÓ N

VALORES HALLADOS EN EL TEXTO

Cantidad de habitantes

Potencial Económico

Distancia a la Casa Central

más de 400.000 habitantes entre 200.000 y 400.000 habitantes entre 100.000 y 200.000 habitantes 1 2 3 entre 200 y 500 Km. entre 500 y 800 Km. más de 800 Km.

y las siguientes acciones:   Instalar sucursales completas   Instalar sucursales reducidas   Designar representantes exclusivos   Asignar distribuidores zonales   No atender 









 A partir de la raíz del árbol, se tr trazaran azaran tres ramas, una por cada valor de la primera condición hallada:

En los extremos de cada rama se colocan los valores de la primera condición, habitantes, que se considera en el proceso de toma de decisión:

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Cada una de las ramas se abre en nuevas ramas, tantas como valores tenga la segunda condición, en este caso el potencial presenta tres valores:

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Se realiza lo mismo para las condiciones restantes.  A partir de cada uno de los l os valores de la condición potencial, se abren tantas ramas nuevas como valores presenta la siguiente condición a evaluar, distancia:

Luego de armar todas las posibles combinaciones de condiciones, se deben ubicar las distintas acciones. Los nodos del árbol representan condiciones (o sus valores) ante las cuales se debe decidir qué condición seguir. seguir. Cada acción depende de la secuencia de c condiciones ondiciones que se sigue. De acuerdo a esto, y leyendo el texto del ejercicio, se puede ubicar, por ejemplo, la acción “Instalar sucursales completas” partiendo desde la raíz del árbol, continuando por la rama correspondiente a “más de 400.000 habitantes”. A continuac continuación ión se deb debe e elegir la rama c coo-

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rrespondiente a potencial “2”, y en todas las ramas de los valores de distancia, se coloca la acción que se ejecuta ante esta combinación de condiciones.

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De esta forma, se colocan todas las acciones a ejecutar. El árbol completo quedaría definido de la siguiente forma:

El árbol de decisión debe ser analizado para eliminar aquellas ramas redundantes, para así obtener el árbol de decisión reducido. Se debe tener en cuenta que las ramas principales del árbol se deben respetar, es decir, pueden unirse ramas, pero no pueden surgir nuevas ramas, o desarmar el árbol para unir ramas.

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En el ejemplo, se observa que en la rama:

”entre 100.000 y 200.000” - potencial “1”, para cualquier valor de distancia,  distancia,   la acción es la misma, por lo que las ramas pueden unirse.

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Lo mismo ocurre con las ramas: ”entre 200.000 y 400.000” - potencial “3”, para cualquier valor de distancia,  distancia,   ”más de 400.000” - potencial “1”, para cualquier valor de distancia,  distancia,   ”más de 400.000” - potencial “2”, para cualquier cualquier valor de distancia, ”más de 400.000” - potencial “3”, para cualquier valor de distancia,  distancia,  

Si se desea reducir aún más el árbol se pueden unir dos o más condiciones en una sola como sería el siguiente caso: Las ramas ”entre 100.000 y 200.000” - potencial “2” - distancia "entre 200 y 500 Km" y ”entre 100.000 y 200.000” - potencial “2” - distancia "entre 500 y 800 Km" tienen la misma acción por lo que sería posible agrupar en una sola la condición de distancia: ”entre 100.000 y 200.000” - potencial potencial “2” - distancia "menos de 800 Km"

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Lo mismo ocurre para las siguientes ramas: ”entre 100.000 y 200.000” - potencial “3” - distancia "entre 500 y 800 Km" y ”entre 100.000 y 200.000” - potencial “3” - distancia "más de 800 Km" que se unen en una sola rama: ”entre 100.000 y 200.000” - potencial “3” - distancia "más de 500 Km"

”entre 200.000 y 400.000” - potencial “1” - distancia "entre 500 y 800 Km" y ”entre 200.000 y 400.000” - potencial “1” - distancia "más de 800 Km" que se unen en una sola rama: ”entre 200.000 y 400.000” - potencial “1” - distancia "más de 500 Km"

”entre 200.000 y 400.000” - potencial “2” - distancia "entre 200 y 500 Km" y ”entre 200.000 y 400.000” - potencial “2” - distancia "entre 500 y 800 Km" que se unen en una sola rama: ”entre 200.000 y 400.000” - potencial “2” - distancia "menos de 800 Km"

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Se puede observar que la cantidad de ramas finales del árbol reducido es trece, mientras que la cantidad de columnas de la tabla de decisión reducida es diez. Es decir, que con las tablas podemos obtener una reducción mínima, permitiendo manipular fácilmente aquellos procesos de toma de decisión más complejos que si lo hiciéramos con los árboles.

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