Palisade RISKOPTIMIZER 5.5 User Manual [es]
Guía para el uso del
RISKOptimizer
Optimización con simulación
para el Microsoft Excel
Versión 5.5
mayo, 2009
Palisade Corporation
798 Cascadilla St.
Ithaca, NY USA 14850
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Derechos de autor© 2009, Palisade Corporation.
Reconocimiento de marcas
Microsoft, Excel y Windows son marcas registradas de Microsoft
Corporation
IBM es una marca registrada de International Business Machines, Inc.
Palisade, RISKOptimizer, TopRank, BestFit y RISKview son marcas
registradas de Palisade Corporation.
RISK es una marca registrada de Parker Brothers, División de Tonka
Corporation y es utilizada bajo licencia.
Tabla de contenidos
Capítulo 1: Introducción 5
Introducción........................................................................................7
Instrucciones de instalación ...........................................................15
¿Qué es el RISKOptimizer?.............................................................21
Optimización tradicional versus la optimización por
simulación......................................................................................29
Introducción......................................................................................39
Un tour a lo largo del RISKOptimizer .............................................41
Introducción......................................................................................67
Distribución presupuestaria............................................................69
Planeamiento de capacidad.............................................................71
Programador de clases....................................................................73
Haciendo coberturas con futuros...................................................77
Programación de producción en un taller .....................................79
Balanceo de una cartera de inversiones........................................81
Mezcla de carteras............................................................................85
Riesgo de cartera..............................................................................87
Problema del vendedor ambulante.................................................89
Administración de rendimientos.....................................................91
Comando de definición de modelo.................................................95
Comando de configuración de optimización – pestaña
General .........................................................................................124
Comando de configuración de optimización – pestaña
Tiempo de ejecución...................................................................128
Comando de configuración de optimización – pestaña
Visualizar......................................................................................135
Comando de configuración de optimización – pestaña
Macros..........................................................................................137
Comando de inicio de optimización .............................................139
Comando de utilitarios...................................................................141
Tabla de contenidos iii
El Observador del RISKOptimizer................................................145
Capítulo 6: Optimización 159
Capítulo 7: Algoritmos genéticos 171
Introducción....................................................................................173
Historia............................................................................................ 173
Un ejemplo biológico.....................................................................177
Un ejemplo digital ..........................................................................179
Introducción....................................................................................185
¿Qué es el riesgo?.........................................................................185
Creación de un modelo en el RISKOptimizer..............................191
Análisis de un modelo mediante simulación.............................. 193
Capítulo 9: Extras del RISKOptimizer 195
Añadiendo restricciones ............................................................... 197
Mejorando la velocidad .................................................................209
¿Cómo se implemente la optimización del RISKOptimizer?.....211
Apéndice A: Automatizando el RISKOptimizer 215
Apéndice B: Resolución de problemas / Preguntas y
respuestas 217
Apéndice C: Recursos adicionales 221
Glosario 229
Índice 239
iv
Capítulo 1: Introducción
Introducción........................................................................................7
¿Por qué RISKOptimizer? ......................................................................7
Problemas de optimización tradicional..................................8
Optimización de resultados inciertos.....................................8
Modelando la incertidumbre....................................................9
Optimización usando simulación............................................9
Resultados de simulación .......................................................10
Aplicaciones personalizadas usando RISKOptimizer ......10
Aplicaciones de Optimización por simulación
usando el RISKOptimizer.......................................................11
Antes de empezar...................................................................................11
Lo que incluye el paquete.....................................................................11
Acerca de esta versión ...........................................................................11
Trabajando con su ambiente operativo..............................................12
Si necesita ayuda....................................................................................12
Antes de llamar .........................................................................12
Contactando a Palisade............................................................13
Versiones estudiantiles ...........................................................14
Requerimientos de sistema para RISKOptimizer............................14
Instrucciones de instalación ...........................................................15
Instrucciones generales de instalación...............................................15
Eliminando el RISKOptimizer de su computadora...........15
El DecisionTools Suite..........................................................................16
Configurando los íconos de RISKOptimizer o los atajos...............16
Mensaje de advertencia de seguridad de macros en el Inicio........17
Otra información de RISKOptimizer.................................................18
Archivo léame de RISKOptimizer ........................................18
Tutorial del RISKOptimizer...................................................18
Aprendiendo el RISKOptimizer.........................................................18
Capítulo 1: Introducción 5
6
Introducción
El RISKOptimizer combina la simulación y la optimización para
permitir la optimización de modelos que contienen ciertos valores
inciertos. El RISKOptimizer, por medio de la aplicación de poderosas
técnicas de optimización de algoritmos genéticos y de la simulación
Monte Carlo puede encontrar soluciones óptimas a problemas que no
son solucionables para los optimizadores convencionales lineales y no
lineales. El RISKOptimizer combina la tecnología de simulación de
@RISK, el complemento de análisis de riesgos de Palisade, con
Evolver, el solucionador de algoritmos genéticos de Palisade. Los
usuarios familiarizados con el @RISK y tanto el Evolver o bien el
Solver incorporado en el Excel podrían ser capaces de usar el
RISKOptimizer con poca dificultad.
La Guía de usuario del RISKOptimizer,
leyendo en este momento, ofrece una Introducción al RISKOptimizer
y de los principios que le subyacen, luego discurre para mostrar
algunas aplicaciones ejemplo de las singulares tecnologías de
algoritmos genéticos y simulación del RISKOptimizer. Este manual
completo también puede ser utilizado como una guía de referencia
totalmente indexada, con una descripción e ilustración de cada
funcionalidad del RISKOptimizer.
que es la que usted está
¿Por qué RISKOptimizer?
El RISKOptimizer abre un totalmente nuevo espectro de problemas
de optimización. Con el RISKOptimizer, se pueden encontrar
soluciones óptimas cuando los problemas contienen variables fuera
de su control cuyos valores son desconocidos. Los optimizadores
actuales tales como el Solver (un optimizador lineal y no lineal
incluido en el Excel) y el Evolver (un optimizador basado en
algoritmos genéticos de Palisade Corporation) no pueden encontrar
soluciones óptimas cuando los rangos de los valores posibles se
introducen para factores inciertos en un modelo.
Capítulo 1: Introducción 7
Problemas de
optimización
tradicional
Los problemas de optimización tradicional basados en Excel que
utilizan tanto el Solver como el Evolver se componen de:
• Una celda de salida u “objetivo” que usted desea minimizar o
maximizar.
• Un conjunto de celdas de entrada o “ajustables” cuyos valores
usted controla.
• Un conjunto de restricciones que deben ser satisfechas,
usualmente especificadas utilizando expresiones tales como
COSTOS<100 o A11>=0
Durante una optimización en Solver o Evolver, las celdas ajustables se
cambian a lo largo de los rangos permisibles que usted especifica.
Para cada posible conjunto de valores de celdas ajustables el modelo
se recalcula, y se genera un nuevo valor para la celda objetivo.
Cuando la optimización se completa, se encuentra una solución
óptima (o bien una combinación de valores de celdas ajustables). Esta
solución es la combinación de valores de celdas que generan el mejor
valor (es decir, el mínimo o máximo) para el valor de la celda objetivo
mientras se satisfacen las restricciones que usted ha introducido.
Optimización de modelos inciertos
Sin embargo, cuando un modelo contiene elementos inciertos, tanto el
Solver como el Evolver no pueden generar soluciones óptimas. En el
pasado, muchos modelos de optimización simplemente ignoraban la
incertidumbre, consiguiendo con esto que los modelos fueran
optimizable pero irreales. Si se intentaba encontrar valores óptimos
por medio del uso de simulación, se empleaba un método de “fuerza
bruta” para buscar valores de celdas ajustables posibles por medio de
una forma iterativa. Esto involucraba la ejecución de una simulación
inicial, el cambio de uno o más valores, la re-ejecución de la
simulación, y la repetición de este proceso hasta que se encontrara
que se asemejase a una solución óptima. Este es un proceso extenso y
usualmente no está claro cómo cambiar el valor desde una simulación
a la otra.
8 Introducción
Con el RISKOptimizer, la incertidumbre presente en el modelo puede
ser incluida y se pueden generar soluciones óptimas que consideren la
incertidumbre. El RISKOptimizer usa simulación (del @RISK) para
lidiar con la incertidumbre presente en el modelo y usa algoritmos
genéticos (del Evolver) para generar posibles valores para las celdas
ajustables. El resultado de esta “optimización simulada” es la
combinación de valores para las celdas ajustables que minimizas o
maximizas un estadístico para los resultados de simulación de la
celda objetivo. Usted podría, por ejemplo, desear encontrar una
combinación de valores de celdas ajustables que maximice la media
de la distribución de probabilidad de la celda objetivo o que minimice
la desviación estándar.
Modelando la incertidumbre
Optimización usando simulación
Para modelar la incertidumbre, el RISKOptimizer le permite a usted
describir los posibles valores para cualquier elemento de una hoja de
cálculo usando cualquiera de las funciones de distribución de
probabilidad disponibles en el @RISK. Un valor de 10, por ejemplo en
una celda de una hoja de cálculo, podría ser remplazada con la
función @RISK =RiskNormal(10,2). Esto especificaría que los posibles
valores para la celda están descritos por una distribución de
probabilidad con una media de 10 y una desviación estándar de 2. Al
igual que en @RISK las distribuciones de probabilidad pueden ser
correlacionadas usando funciones @RISK tales como RiskCorrmat y
DepC.
A la hora de optimizar, el RISKOptimizer ejecuta una simulación
completa para cada posible solución de prueba que es generada por
un optimizador basado en AGs (“algoritmos genéticos”). En cada
iteración de una simulación de prueba de una solución, las funciones
de distribución de probabilidad en la hoja de cálculo se muestrean y
se genera un nuevo valor la celda objetivo. Al final de la simulación,
el resultado para la solución de prueba es el estadístico para la
distribución de la celda objetivo que usted desea minimizar o
maximizar. Este valor se devuelve entonces al optimizador y es
utilizado por los algoritmos genéticos para generar nuevas y mejores
soluciones de prueba. Para cada nueva solución de prueba, se ejecuta
otra simulación y se genera un valor para el estadístico del objetivo.
Al igual que en optimizadores tradicionales, se pueden introducir
restricciones que requieren ser satisfechas en el RISKOptimizer. Las
restricciones pueden ser verificadas durante cada iteración de la
simulación (una restricción a nivel de “iteración”) o al final de cada
simulación (una restricción a nivel de “simulación”). Las
restricciones de iteración son restricciones del estilo típico como las
tradicionales de Solver o Evolver, tales como A11>1000. Las
Capítulo 1: Introducción 9
restricciones de simulación son restricciones que hacen referencia a un
estadístico de la distribución de los resultados de simulación para
cualquier celda en el modelo que usted especifica. Una restricción de
simulación típica podría ser “la media de A11>1000” o la media de los
resultados de simulación de la distribución para la celda A11 debe ser
mayor que 1000. Igual que en Evolver, las restricciones pueden ser
duras o blandas, y la violación de una restricción dura causará que se
rechace la solución de prueba.
A medida que grandes cantidades de simulaciones se ejecutan por
medio del RISKOptimizer, se utilizan un par de técnicas importantes
para minimizar el tiempo de ejecución y generar soluciones óptimas
tan pronto como sea posible. Primero que todo, el RISKOptimizer usa
el monitoreo de convergencia para determinar cuando un número
suficiente de iteraciones ha sido ejecutado (pero no tantas). Esto
asegura que el estadístico resultante de la distribución de
probabilidad de la celda objetivo esté estable, y de cualesquiera
estadísticos de las distribuciones de salida referenciadas en las
restricciones estén estables. En segundo lugar, el RISKOptimizer usa
los operadores genéticos de Evolver para generar soluciones de
prueba que se muevan hacia una solución óptima tan rápidamente
como esto sea posible.
Resultados de simulación
El RISKOptimizer viene con un conjunto de funciones estadísticas de
simulación que pueden ser utilizados para retornar resultados de
simulación directamente a su hoja de cálculo. La función
RiskMean(referencia de celda), por ejemplo, retorna la media de la
distribución simulada para la celda introducida directamente en una
celda o fórmula la hoja de cálculo. Adicionalmente, cualquier modelo
construido en RISKOptimizer pueden ser simulado directamente en
@RISK, el complemento de Palisade Corporation para análisis de
riesgos y simulación en Excel, cuando usted desee obtener gráficos
detallados y estadísticos de la mejor solución encontrada por el
RISKOptimizer. Debido a que la simulación de RISKOptimizer está
basada en el @RISK, ¡no se requieren cambios a un modelo de
RISKOptimizer para simularlo en el @RISK!
Aplicaciones personalizadas usando RISKOptimizer
El RISKOptimizer viene con un lenguaje de macros completo para
construir aplicaciones personalizadas que utilicen las capacidades del
RISKOptimizer. Las funciones personalizadas de RISKOptimizer
pueden ser utilizadas en el Visual Basic for Applications (VBA) para
definir los resultados de optimizaciones. Para mayor información en
este interfaz de programación, véase el documento de ayuda del
RISKOptimizer Developer Kit, el cual está disponible por medio del
menú de ayuda del RISKOptimizer.
10 Introducción
Aplicaciones de
Optimización
por simulación
usando el
RISKOptimizer
La disponibilidad de optimización para modelos con incertidumbre
permite la solución de muchos problemas previamente “no
optimizables”. Como regla general, cualquier modelo que posea
elementos inciertos puede ser optimizado por medio de una
combinación de simulación y optimización, incluyendo:
♦ Selección de producciones óptimas y niveles de capacidad para
nuevos productos con condiciones inciertas de mercado.
♦ Identificación de niveles óptimos de inventario con demandas
inciertas
♦ Distribución de portafolios para minimización del riesgo
♦ Identificación de mezclas óptimas de producto en una planta de
manufactura en donde los mercados de producto se distribuyen
geográficamente y los niveles de demanda son inciertos
♦ Determinación de niveles óptimos para compras de opciones a la
hora de búsqueda de coberturas
♦ Administración de rendimientos en donde un mismo producto es
vendido en distintos precios ante restricciones diferentes
♦ Calendarización con tiempos de actividades inciertas
Antes de empezar
Antes de instalar e iniciar a trabajar con el RISKOptimizer, asegúrese
que su paquete de RISKOptimizer contenga todos los ítems
requeridos y verifique que su computadora satisfaga los
requerimientos mínimos para un uso apropiado.
Lo que incluye el paquete
El RISKOptimizer se envía en la versión Industrial del @RISK y en la
versión Industrial del DecisionTools Suite. El CD-ROM del @RISK
Industrial contiene un complemento de Excel del RISKOptimizer,
algunos ejemplos de RISKOptimizer y un sistema de ayuda en línea
totalmente indexado de RISKOptimizer, adicional a los archivos de
@RISK para Excel contenidos con el @RISK Industrial para Excel. La
versión Industrial del DecisionTools Suite contiene todo lo anterior
más otras aplicaciones adicionales.
Acerca de esta versión
Esta versión del RISKOptimizer puede ser instalada como un
programa de 32-bits para el Microsoft Excel 2000 o mayor.
Capítulo 1: Introducción 11
Trabajando con su ambiente operativo
Esta Guía de Usuario asume que usted posee conocimientos generales
del sistema operativo Windows y de Excel. En particular:
♦ Usted está familiarizado con su computador y con el uso del
mouse.
♦ Usted está familiarizado contérminos tales como íconos, hacer
clic, hacer doble clic, menú, ventana, comando y objeto.
♦ Usted comprende conceptos básicos tales como estructuras de
directorio y nombramiento de archivos.
Si necesita ayuda
Se provee soporte técnico gratuito para todos los usuarios registrados
de RISKOptimizer con un plan actualizado de mantenimiento, o bien,
éste está disponible con un cargo por incidente. Para asegurarse que
usted es un usuario registrado de RISKOptimizer, por favor
regístrese en línea en:
http://www.palisade.com/support/register.asp.
Si usted nos contacta por teléfono, por favor tenga su número serial y
su guía de usuario listos. Podemos ofrecer mejor soporte técnico si
usted se encuentra al frente de su computador y listo para trabajar.
Antes de llamar
12 Introducción
Antes de contactar soporte técnico, por favor revise la siguiente lista
de verificación:
• ¿Ha verificado la ayuda en línea?
• ¿Ha verificado esta guía de usuario y revisado el tutorial multimedia en
línea?
• ¿Ha leído el archivo README.WRI? Este contiene información
actualizada del RISKOptimizer que podría no estar incorporada en el
manual.
• ¿Puede duplicar el problema consistentemente? ¿Puede duplicar el
modelo en una computadora diferente o con un modelo distinto?
• ¿Le ha echado un vistazo a nuestro sitio en la red? Este puede ser
encontrado en http://www.palisade.com. Nuestro sitio web también
contiene las últimas FAQ (“preguntas frecuentemente realizadas” por
su traducción del inglés) (una base de datos explorable de preguntas y
respuestas de soporte técnico) y parches de RISKOptimizer en nuestra
sección de Soporte Técnico. Recomendamos que visite nuestro sitio web
regularmente para toda la información más reciente sobre el
RISKOptimizer y otro software de Palisade.
Contactando
a Palisade
Palisade Corporation agradece sus preguntas, comentarios o
sugerencias respecto del RISKOptimizer. Contacte a nuestro personal
de soporte técnico usando cualesquiera de los siguientes métodos:
• Envíenos un correo electrónico asupport@palisade.com.
• Llámenos por teléfono al +1-607-277-8000 en Estados Unidos cualquier
día entre lunes y viernes de 9:00 AM a5:00 PM, horario de la Costa
Este. Siga las instrucciones para acceder a soporte técnico.
• Envíenos un fax al +1-607-277-8001.
• Escríbanos una carta a:
Palisade Corporation
798 Cascadilla St.
Ithaca, NY 14850
EE.UU.
Si desea contactar a Palisade Europa:
Envíenos un correo electrónico a support@palisade-europe.com.
• Llámenos por teléfono al +44 1895425050(UK).
• Envíenos un fax al +44 1895 425051(UK).
• Escríbanos una carta a:
Palisade Europe
31 The Green
West DraytonMiddlesexUB7 7PN
Reino Unido
Si desea contactar a Palisade Asia-Pacífico:
• Envíenos un correo electrónico a support@palisade.com.au.
• Llámenos por teléfono al +61 2 9929 9799 (AU).
• Envíenos un fax al +61 2 9954 3882 (AU).
• Escríbanos una carta a:
Palisade Asia-Pacific Pty Limited
Suite 101, Level 1
Milsons Point NSW 2061
Australia
Independientemente de cómo nos contacte, por favor, incluya el
nombre del producto, versión y número de serie. La versión exacta
puede ser encontrada al seleccionar el comando de Ayuda Acerca de
en el menú de RISKOptimizer en Excel.
Capítulo 1: Introducción 13
Versiones
estudiantiles
El soporte telefónico no está disponible con la versión estudiantil del
RISKOptimizer. Si usted requiere de ayuda, recomendamos las
siguientes alternativas:
♦ Consulte con su profesor o asistente académico.
♦ Vaya a http://www.palisade.compara respuestas a preguntas
frecuentemente hechas.
♦ Contacte a nuestro departamento de soporte técnico vía correo
electrónico o fax.
Requerimientos de sistema para RISKOptimizer
Los requerimientos de sistema para el RISKOptimizer incluyen:
• PC Pentium PC o superior con un disco duro.
• Microsoft Windows 2000 SP4 o superior.
• Microsoft Excel Versión2000 o superior.
14 Introducción
Instrucciones de instalación
El RISKOptimizer es un programa de complemento del Excel de
Microsoft. Al agregar comandos adicionales a la barra de menús del
Excel, el RISKOptimizer mejora la funcionalidad del programa de
hoja de cálculo.
Instrucciones generales de instalación
El programa de Instalación copia los archivos de sistema del
RISKOptimizer en un directorio que usted especifica en su disco duro.
Para ejecutar el programa de Instalación en Windows 2000 o superior:
1) Inserte el CD ROM de la versión @RISK Industrial o la versión del
DecisionTools Suite Industrial en el drive de CD-ROM
2) Haga clic sobre el botón de Inicio (Start), haga clic sobre
Configuración (“Settings”) y luego haga clic sobre el Panel de
Control. (“Control Panel”).
3) Haga doble clic sobre el ícono de Añadir/Eliminar Programas.
4) En la pestaña de Instalar/Desinstalar, haga clic sobre el botón de
Instalar.
5) Siga las instrucciones de instalación en su pantalla.
Si se encuentra problemas a la hora de la instalación del
RISKOptimizer, verifique que haya espacio adecuado en el drive en
donde usted está tratando de instalar. Después de haber liberado un
adecuado espacio, intente re ejecutarla instalación.
Eliminando el RISKOptimizer de su computadora
Capítulo 1: Introducción 15
Si usted desea eliminar el RISKOptimizer de su computadora (además
de la versión del @RISK Industrial o del DecisionTools Suite
Industrial), utilice el utilitario del Panel de Control de
Añadir/Eliminar Programas y seleccione la entrada correspondiente a
@RISK o el DecisionTools Suite.
El DecisionTools Suite
El RISKOptimizer puede ser usado con el DecisionTools Suite, un
conjunto de productos para análisis de riesgos y decisiones de
Palisade Corporation. El procedimiento de instalación por defecto de
RISKOptimizer posiciona al RISKOptimizer en un subdirectorio del
directorio principal de “Archivos de Programa \ Palisade”. Esto es
bastante similar a cómo Excel se instala frecuentemente en un
subdirectorio del directorio de “Microsoft Office”.
Un subdirectorio del directorio “Archivos de Programa \ Palisade”
será el directorio de RISKOptimizer (denominado por defecto
RISKOptimizer 5). Este directorio contiene el archivo de complemento
de RISKOptimizer (RISKOPT.) además de modelos ejemplo y otros
archivos necesarios para que se ejecute el RISKOptimizer. Otro
subdirectorio de “Archivos de Programa \ Palisade” es el directorio
de SISTEMA el cual contiene los archivos requeridos por cada
programa en el DecisionTools Suite, incluyendo los archivos comunes
de ayuda y las bibliotecas de programas.
Configurando los íconos de RISKOptimizer o los atajos
En Windows, la configuración crea automáticamente un comando de
RISKOptimizer en el menú de Programas de la barra de tareas. Sin
embargo, si se encuentran problemas durante la instalación, o si usted
desea hacer esto manualmente en otro momento, siga estas
instrucciones:
1) Haga clic sobre el botón de Iniciar, y luego apunte sobre
Configuración (“Settings”).
2) Haga clic en la barra de tareas (“Taskbar”), y luego haga clic sobre
la pestaña de Programas del Menú de Inicio.
3) Haga clic sobre Añadir (“Add”) y luego haga clic sobre Visualizar
(“Browse”).
4) Localice el archivo RISKOPT.EXE y haga doble clic sobre él.
5) Haga clic sobre Siguiente (“Next”) y luego haga doble clic sobre el
menú en donde usted desea que aparezca el programa.
6) Escriba el nombre “RISKOptimizer”,y luego haga clic sobre
Finalizar (“Finish”).
16 Instrucciones de instalación
Mensaje de advertencia de seguridad de macros en el Inicio
El Microsoft Office provee varias configuraciones de seguridad
(debajo de Herramientas>Macro>Seguridad) para evitar que se
ejecuten macros indeseadas o maliciosas en las aplicaciones de Office.
Aparece un mensaje de advertencia cada vez que usted intente cargar
un archivo con macros, a menos que usted utilice la configuración de
menor nivel de seguridad. Para evitar que aparezca este mensaje cada
vez que usted ejecute un complemento de Palisade, Palisade firma
digitalmente sus archivos de complemento. De esta manera, una vez
que usted haya especificado a Palisade Corporation como una fuente
confiable, usted puede abrir cualquier complemento de Palisade sin
que aparezcan estos mensajes de advertencia. Para realizar esto:
• Haga clic sobre Siempre confiar en macros de esta fuente
cuando se despliega un mensaje de Advertencia de Seguridad
(tal y como se presenta acá) a la hora de iniciar el
RISKOptimizer.
Capítulo 1: Introducción 17
Otra información de RISKOptimizer
Se puede encontrar información adicional sobre el RISKOptimizer en
las siguientes fuentes:
Archivo léame de RISKOptimizer
Tutorial del RISKOptimizer
Este archivo contiene un resumen rápido de RISKOptimizer, además
de cualquier última noticia o información sobre la última versión de
su software. Visualice el archivo Léame al seleccionar Menú de Iniciar
Windows/ Programas/ Palisade DecisionTools/ Léame y al hacer clic
sobre el RISKOptimizer 5.5 – Léame. Es una buena idea leer este
archivo antes de usar el RISKOptimizer.
El tutorial del RISKOptimizer en línea les provee a los usuarios por
primera vez de una breve introducción sobre el RISKOptimizer y los
algoritmos genéticos. La presentación sólo toma unos pocos minutos
para ver. Véase la sección de Aprendiendo el RISKOptimizer abajo
para información de cómo acceder el tutorial.
Aprendiendo el RISKOptimizer
La forma más rápida para familiarizarse con el RISKOptimizer es al
utilizar el tutorial en línea del RISKOptimizer, en donde los expertos
le guían a través de modelos ejemplo en formato de película. Este
tutorial es una presentación multi media de las particularidades
principales del RISKOptimizer.
El tutorial puede ser ejecutado al seleccionar el menú de ayuda del
RISKOptimizer en el comando de Tutorial de Cómo Empezar.
18 Instrucciones de instalación
Capítulo 2: Contexto
¿Qué es el RISKOptimizer?.............................................................21
¿Como trabaja el RISKOptimizer?......................................................22
Algoritmos genéticos ...............................................................22
Distribuciones de probabilidad y Simulación....................22
¿Qué es la optimización? ......................................................................23
¿Porqué construir modelos en Excel?.................................................24
Modelando incertidumbre en modelos Excel ...................................25
Usando simulación para contabilizar la incertidumbre..................26
¿Porqué utilizar el RISKOptimizer?...................................................26
Más precisos, más significativos............................................27
Más flexible ...............................................................................27
Más fácil de usar.......................................................................28
Optimización tradicional versus la optimización por
simulación......................................................................................29
Proceso de optimización tradicional de hoja de cálculo .................29
Proceso de optimización por simulación...........................................30
Cada paso de una optimización con el RISKOptimizer .................31
Introduciendo distribuciones de probabilidad...................31
Identificando la celda objetivo y el estadístico...................32
Introduciendo las celdas ajustables......................................33
Introduciendo restricciones....................................................33
Definiendo las opciones de optimización y de
simulación..................................................................................34
Ejecutando la optimización ....................................................35
Capítulo 2: Contexto 19
20
¿Qué es el RISKOptimizer?
El paquete de software RISKOptimizer le provee a los usuarios una
forma fácil de encontrar soluciones óptimas a modelos que incluyan
incertidumbre. Puesto de manera sencilla, el RISKOptimizer
encuentra las mejores variables de entrada que produzcan una
variable de salida de simulación deseada. Usted puede utilizar el
RISKOptimizer para encontrar la mezcla apropiada, el orden o el
agrupamiento de variables que produzca el máximo valor esperado
de utilidades, el menor riesgo (es decir, la mínima varianza) para las
utilidades o bien, el máximo valor esperado para los bienes con la
menor cantidad de materiales. El RISKOptimizer es un complemento
al programa de hoja de cálculo Excel de Microsoft; los usuarios
definen un modelo de su problema en Excel y luego invocan al
RISKOptimizer para resolverlo.
Usted primeramente debe definir su modelo en Excel, y luego describírselo al
provee todas las fórmulas, funciones, gráficos y capacidades de
Excel
macros que la mayoría de los usuarios requieren para crear modelos
realistas de sus problemas. El RISKOptimizer
describir la incertidumbre en su modelo y lo que usted esté buscando,
y provee los motores para encontrarlo. Conjuntamente, éstos pueden
encontrar la solución óptima a virtualmente cualquier modelo que
pueda ser modelado.
Capítulo 2: Contexto 21
complemento de RISKOptimizer.
provee el interfaz para
¿Como trabaja el RISKOptimizer?
El RISKOptimizer utiliza un conjunto propietario de algoritmos
genéticos para buscar soluciones óptimas a un problema, así como
también las distribuciones de probabilidad y la simulación para
administrar la incertidumbre presente en su modelo.
Algoritmos genéticos
Distribuciones de probabilidad y Simulación
Los algoritmos genéticos son usados en el RISKOptimizer para
encontrar la mejor solución en su modelo. Los algoritmos genéticos
mimetizan los principios darwinianos de selección natural al crear un
ambiente en donde cientos de posibles soluciones a un problema
pueden competir entre sí, y sólo los “más aptos” sobreviven. Igual
como sucede en la evolución biológica, cada solución puede pasar sus
“genes” buenos a través de sus soluciones “descendientes” de forma
tal que la población entera de soluciones continuará evolucionando
hacia mejores soluciones.
Como ya usted podría darse cuenta, la terminología utilizada a la
hora de trabajar con algoritmos genéticos es frecuentemente similar a
aquella que la inspiró. Hablamos de cómo una función de “cruce”
ayuda a enfocar la búsqueda de soluciones, las tasas de “mutación”
ayudan a diversificar la “pila genética”, y evaluamos a la “población”
entera de soluciones u “organismos”. Para aprender más acerca de
cómo funcionan los algoritmos genéticos del RISKOptimizer, véase el
Capítulo 7 – Algoritmos genéticos.
Las distribuciones de probabilidad y la simulación son utilizadas en el
RISKOptimizer para gestionar la incertidumbre presente en las
variables de su modelo. Estas capacidades son tomadas del @RISK, el
complemento para Excel de análisis de riesgos de Palisade
Corporation. Las distribuciones de probabilidad son utilizadas para
describir el rango de posibles valores para los elementos inciertos en
su modelo y son introducidas utilizando funciones de distribución de
probabilidad tales como RiskTriang(10,20,30). Esto especificaría que
una variable en su modelo podría tomar un valor mínimo de 10, un
valor más esperado de 20 y un valor máximo de 30. Luego, la
simulación es usada para generar una distribución de posibles
resultados para cada solución de prueba que es generada por el
optimizador.
22 ¿Qué es el RISKOptimizer?
¿Qué es la optimización?
La optimización es el proceso de tratar de encontrar la mejor solución
a un problema que puede tener muchas soluciones posibles. La
mayoría de los problemas involucra muchas variables que interactúan
basadas en determinadas fórmulas y restricciones. Por ejemplo, una
empresa podría tener tres plantas de manufactura, cada una
fabricando diferentes cantidades de distintos bienes. Dado el costo de
cada planta para producir cada bien, los costos de cada planta para
embarcar a cada uno de los puntos de ventas y las limitaciones de
cada planta, ¿cuál es la forma óptima para satisfacer adecuadamente
la demanda de las tiendas de ventas al detalle mientras que
simultáneamente se minimizas los costos de transporte? Este es el tipo
de problemas que las herramientas de optimización están diseñadas
para contestar.
La optimización lidia usualmente con la búsqueda de combinaciones
que generen lo máximo de un conjunto dado de recursos.
En el ejemplo anterior, cada solución propuesta consistiría de una
lista completa de cuáles bienes producidos por cuales plantas de
manufactura se envían en cada camión a cuál tienda al detalle. Otros
ejemplos de problemas de optimización incluyen el encontrar cómo
producir la máxima utilidad, el mínimo costo, la mayor cantidad de
vidas salvadas, la menor cantidad de ruido en un circuito, la ruta más
corta entre un conjunto de ciudades o la mezcla más efectiva de
compras de publicidad en medios. Un subconjunto importante de
problemas de optimización involucra problemas de calendarización o
programación, en donde las metas podrían incluir la maximización de
la eficiencia durante una jornada de trabajo o la minimización de los
conflictos de calendario de reuniones de grupos en diferentes
horarios. Para aprender más de optimización, véase el Capítulo 6 –
Optimización
Capítulo 2: Contexto 23
.
Cuando un problema involucra incertidumbre, los optimizadores
tradicionales fallarán ya que no poseen capacidades para lidiar con la
incertidumbre presente en un modelo. En el ejemplo anterior, qué
pasa si la demanda de las tiendas al detalle es incierta, esto es, usted
no sabe exactamente qué cantidades de productos serán demandados
por cada tienda? Con un optimizador tradicional, usted sólo podría
asumir una cantidad para la demanda de cada tienda. Esto le
permitiría al modelo ser optimizado; sin embargo, los niveles
asumidos de demanda harían que éste fuera una representación poco
precisa de lo que en la realidad podría ocurrir. Con el RISKOptimizer,
usted no tiene que asumir un nivel para la demanda. Usted describe
los valores posibles de la demanda usando las distribuciones de
probabilidad y luego usa las capacidades de simulación construidas
en el RISKOptimizer para incluir todos los valores posibles de la
demanda en sus resultados de optimización.
Cuando el RISKOptimizer se utiliza, la mejor solución generada por el
optimizador no es un valor único mínimo o máximo para el objetivo o
la “celda objetivo” en el modelo que usted está tratando de optimizar,
sino más bien el máximo o mínimo estadístico simulado para el
objetivo. Esta distribución posee una variedad de estadísticos, tales
como la media, la desviación estándar, el mínimo, etc. En el ejemplo
anterior, usted podría querer encontrar la combinación de variables
de entrada que maximizan la media de la distribución de las
utilidades o que minimiza su desviación estándar.
Para aprender más acerca de simulación, véase el Capítulo 8 –
Simulación
.
¿Porqué construir modelos en Excel?
Para incrementar la eficiencia de cualquier sistema, debemos primero
entender como éste se comporta. Esto es la razón por la cual
construimos un modelo operativo del sistema. Los modelos son
abstracciones necesarias a la hora de estudiar sistemas complejos; sin
embargo, para que los resultados sean aplicables al “mundo real”, el
modelo no debe sobre-simplificar las relaciones causa y efecto entre
las variables. El software de mejor calidad y las computadoras cada
vez más poderosas le permiten a los economistas construir modelos
más realistas de la economía, a los científicos incrementar las
predicciones de las reacciones químicas y a la gente de negocios
incrementar la sensibilidad de sus modelos corporativos.
24 ¿Qué es el RISKOptimizer?
En los últimos años, el hardware computacional y los programas de
software tales como el Microsoft Excel, han avanzado tan
dramáticamente que virtualmente cualquier persona con una
computadora personal puede crear modelos realistas de sistemas
complejos. Las funciones propias del Excel, las capacidades de las
macros y el claro e intuitivo interfaz le permite a usuarios inicial es
modelar y analizar problemas sofisticados. Para aprender más acerca
de la construcción de modelos, véase el Capítulo 9 – Extras del
RISKOptimizer.
Modelando incertidumbre en modelos Excel
Las variables son los elementos básicos en sus modelos en Excel que
usted ha identificado como ingredientes importantes para su análisis.
Si usted está modelando una situación financiera, sus variables
podrían ser cosas tales como Ventas, Costos, Ingresos o Utilidades. Si
usted está modelando una situación geológica, sus variables podrían
ser cosas tales como Profundidad a Depósito, Grosor de la Cama de
Carbón o Porosidad. Cada situación tiene sus propias variables que
usted identifica.
En algunos casos, usted podría conocer los valores que sus variables
tomarán en el marco de tiempo de su modelo – estás son certeras o
como la llaman los estadísticos, “determinísticas”. De manera
alternativa, usted podría no conocer el valor que éstas asumirán, por
lo que éstas son inciertas o “estocásticas”. Si sus variables son
inciertas, usted deberá describir la naturaleza de la incertidumbre.
Esto se realiza por medio de distribuciones de probabilidad, las cuales
otorgan tanto el rango de valores que la variable podría asumir
(mínimo a máximo), como la probabilidad de ocurrencia de cada
valor dentro del rango. En el RISKOptimizer, las variables inciertas y
los valores de las celdas se introducen como funciones de distribución
de probabilidad, por ejemplo:
RiskNormal(100,10)
RiskUniform(20,30)
RiskExpon(A1+A2)
RiskTriang(A3/2.01,A4,A5)
Estas funciones de “distribución” pueden ser posicionadas en sus
celdas de la hoja de cálculo y en las fórmulas de la misma forma que
cualquier otra función de Excel.
Capítulo 2: Contexto 25
Usando simulación para contabilizar la incertidumbre
El RISKOptimizer usa la simulación, algunas veces denominada
simulación Monte Carlo, para hacer un análisis de riesgo de cada
posible solución generada durante una optimización. La simulación,
en este sentido, se refiere al método por medio del cual la distribución
de los posibles resultados es generada al permitir que un computador
recalcule su hoja de cálculo una y otra vez, usando cada vez un
conjunto de valores distintos aleatoriamente seleccionados para las
distribuciones de probabilidad en sus valores en las celdas y en las
fórmulas. En efecto, la computadora está probando todas las
combinaciones válidas de los valores de sus variables de entrada para
simular todos los resultados posibles. Esto es igual a si usted ejecutara
cientos o miles de análisis del tipo “qué pasa si” sobre su hoja de
cálculo, todo de una sola vez.
En cada iteración de la simulación, las funciones de distribución de
probabilidad en la hoja de cálculo se muestrean y se genera un nuevo
valor para la celda objetivo. Al final de la simulación, el resultado de
la solución de prueba es el estadístico que usted desea minimizar o
maximizar para la distribución de la celda objetivo. Este valor es
entonces retornado al optimizador y usado por los algoritmos
genéticos para generar nuevas y mejores soluciones de prueba. Para
cada nueva solución de prueba, otra simulación se ejecuta y otro valor
se genera para el estadístico objetivo.
¿Porqué utilizar el RISKOptimizer?
Cuando usted está lidiando con un gran número de variables
interactuantes, y está tratando de encontrar la mejor mezcla, el orden
correcto o el agrupamiento óptimo de estas variables, usted podría
estar tentado a simplemente pensar en una “adivinanza educada.” Un
sorprendente número de personas asumen que cualquier tipo de
creación de modelos y su análisis más allá de una simple adivinanza
requerirá de una complicada programación, o de confusos algoritmos
estadísticos y matemáticos. Una buena solución optimizada podría
ahorrar millones de dólares, miles de galones de combustibles
escasos, meses de tiempo desperdiciado, etc. Ahora que las
computadoras poderosas de escritorio son cada vez más económicas,
existen pocas razones para adivinar soluciones o perder tiempo
valioso valorando muchos escenarios manualmente.
26 ¿Qué es el RISKOptimizer?
Más precisos,
más
significativos
El RISKOptimizer le permite a usted utilizar el rango completo de
fórmulas Excel y de las distribuciones de probabilidad para construir
modelos más realistas de cualquier sistema. Cuando usted usa el
RISKOptimizer, usted no tiene porqué “comprometer” la precisión de
sus modelos debido a que el algoritmo que usted esté utilizando no
puede considerar las complejidades del mundo real. Los
optimizadores tradicionales “de juguete” (herramientas estadísticas y
de programación lineal) obligan a los usuarios a realizar una serie de
supuestos acerca de la forma en que las variables en su problema
interactúan, obligando por tanto a los usuarios a construir modelos
sobre-simplificados y poco realistas de su problema. Los obligan a
asumir valores para las variables inciertas ya que el optimizador no
puede tomar en consideración en rango de posibles valores para los
componentes de incertidumbre del modelo. Para cuando los usuarios
hay simplificado lo suficiente el sistema para que el optimizador
pueda ser usado, la solución resultante es, con frecuencia, demasiado
abstracta como para que sea práctica. Cualesquiera problemas que
involucren grandes cantidades de variables, funciones no lineales,
tablas de búsqueda, sentencias si-entonces, búsquedas en bases de
datos o elementos estocásticos (aleatorios) no pueden ser resueltos
por estos métodos, independientemente de qué tan simple usted trate
de diseñar su modelo.
Más flexible
Existen muchos algoritmos de solución que hacen un buen trabajo a la
hora de resolver problemas pequeños de tipo lineal y no lineal,
incluyendo los métodos de ascenso de colinas, solucionadores de
juguete y otros métodos matemáticos. Aún cuando puedan ser
ofrecidos como complementos (“add-ins”) para una hoja de cálculo,
estas herramientas de optimización todo-propósito sólo pueden llevar
a cabo optimizaciones numéricas. Para problemas más grandes o más
complejos, usted podría ser capaz de escribir algoritmos hechos a la
medida para obtener buenos resultados, pero esto requeriría mucha
investigación y desarrollo. Aún así, el programa resultante requeriría
de modificaciones cada vez que su modelo cambiara.
Capítulo 2: Contexto 27
No solamente que el RISKOptimizer puede gestionar problemas
numéricos, es el único programa comercial del mundo que puede
resolver la mayoría de problemas combinatorios. Estos son problemas
en donde las variables pueden ser combinadas de otra forma
(permutadas) o combinadas entre ellas. Por ejemplo, la escogencia del
orden de bateo para un equipo de béisbol es un problema
combinatorio; es una cuestión de permutar las posiciones de los
jugadores en la alineación. El mismo RISKOptimizer puede resolver
este tipo de problemas y muchos otros más que ningún otro software
podría resolver. La singular tecnología del RISKOptimizer de
algoritmos genéticos y simulación le permite virtualmente optimizar
cualquier tipo de modelo; de cualquier tamaño y de cualquier
complejidad.
Más fácil de usar
A pesar de su obvio poder y ventajas de flexibilidad, el
RISKOptimizer permanece siendo fácil de usar debido a que la
comprensión de las complejas técnicas de los algoritmos genéticos que
utiliza es completamente innecesaria. Al RISKOptimizer no le
incumbe para nada los “dimes y diretes” de su problema; solamente
requiere de un modelo en una hoja de cálculo que pueda evaluar qué
tan buenos son los distintos escenarios. Solamente seleccione las
celdas de cálculo que contienen las variables y dígale al
RISKOptimizer qué es lo que estás buscando. El RISKOptimizer
esconde inteligentemente la dificultad tecnológica, automatizando el
proceso del tipo “qué pasa si” a la hora de analizar un problema.
Aún cuando han existido muchos programas comerciales
desarrollados para programación matemática y para construcción de
modelos, las hojas de cálculo son, por mucho, más populares, con
literalmente millones de ellas vendiéndose todos los meses. Con su
intuitivo formato de filas y columnas, las hojas de cálculo son más
fáciles de definir y de mantener que otros paquetes dedicados.
También son más compatibles con otros programas tales como los
procesadores de palabras y las bases de datos, y ofrecen más fórmulas
pre-construidas, opciones de formato, graficación y capacidades de
macros que cualquier otro paquete independiente. Dado que el
RISKOptimizer es un complemento para el Excel de Microsoft, los
usuarios obtienen acceso al rango completo de funciones y de
herramientas de desarrollo para construir modelos más realistas de su
sistema.
28 ¿Qué es el RISKOptimizer?
Optimización tradicional versus la
optimización por simulación
El RISKOptimizer combina la simulación y la optimización para
permitir la optimización de los modelos con factores inciertos. El
optimizador usa los resultados de ejecuciones sucesivas del modelo
de simulación para guiar su búsqueda de mejores soluciones y
óptimas. Esta sección provee información de contexto de cómo la
simulación y la optimización trabajan conjuntamente dentro del
RISKOptimizer.
Proceso de optimización tradicional de hoja de cálculo
En el proceso tradicional para optimizar una hoja de cálculo usando
un complemento de optimización tal como el Solver o el Evolver, se
llevan a cabo los siguientes pasos:
1) Se identifica una celda de salida o de “objetivo” que usted
desea minimizar o maximizar.
2) Se identifica un conjunto de celdas de entrada o “ajustables”
cuyos valores usted controla, y se describen los rangos de los
posibles valores para tales celdas.
3) Se introduce un conjunto de restricciones que deben ser
satisfechas, frecuentemente usando expresiones tales como
COSTO<100 o bien A1>=0.
4) Se ejecuta una optimización en donde la hoja de cálculo se
recalcula un número de veces sucesivo usando diferentes
valores posibles para las celdas ajustables.
5) Durante este proceso:
a) Cada recálculo genera una nueva “respuesta” o valor para la
celda objetivo.
b) El optimizador usa este nuevo valor de la celda objetivo para
seleccionar el nuevo conjunto de valores para las celdas
ajustables que intentará.
c) Se lleva a cabo otro recálculo, proveyendo una nueva
respuesta que el optimizador puede usar para identificar un
nuevo conjunto de valores para las celdas ajustables.
Capítulo 2: Contexto 29
Este proceso en 5) se repite una y otra vez, a medida que el
optimizador se mueve hacia la identificación de una solución óptima
– esto es, el conjunto de valores para las celdas ajustables que
minimiza o maximiza el valor de la celda objetivo.
Proceso de optimización por simulación
La optimización por simulación usando el RISKOptimizer sigue
muchos de los mismos pasos especificados acá para el proceso de
optimización tradicional en una hoja de cálculo. Sin embargo, se
realizan algunos cambios para 1) permitir la introducción de la
incertidumbre en la hoja de cálculo y 2) para usar la simulación, en
vez de un simple recálculo de la hoja de cálculo, para proveer a la
nueva celda objetivo de una “respuesta” que provea
retroalimentación al optimizador para guiar en la selección de un
nuevo conjunto de valores para las celdas ajustables.
El nuevo proceso de optimización por simulación usando el
RISKOptimizer se describe a continuación, mostrando en negrita
aquellas diferencias respecto de la optimización tradicional de una
hoja de cálculo:
1) Se usan funciones de distribución de probabilidad para
describir el rango de posibles valores para los elementos
inciertos en el modelo.
2) Se identifica una celda de salida u “objetivo” y se selecciona el
estadístico de simulación (media, desviación estándar, etc.) para
la celda que usted desea minimizar o maximizar.
3) Se identifica un conjunto de celdas de entrada o “ajustables”
cuyos valores usted controla, y se describen los rangos de los
posibles valores para tales celdas.
4) Se introduce un conjunto de restricciones que deben ser
satisfechas, frecuentemente usando expresiones tales como
COSTOS<100 o bien A11>=0.Se pueden también introducir
restricciones adicionales basadas en estadísticos de simulación
(p.ej., el percentil 95 de A11>1000).
30 Optimización tradicional versus la optimización por simulación
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