摘要：这项工作包含一种数学逻辑推理的方法，可以作为决策中的判断辅助和使用干预的情况。当前，技术和充满变化的世界迫使该公司使用和开发软件来快速确定组织状况的参数，并获得更接近于现实的结果以做出复杂的决策。
1. 引言
对于面临决策的个人，他要经历一定的不确定性，必须在一组可能的行动中选择一个备选方案，该方案要精确处理，同时可以评估有关多种因素的信息。在这种情况下，我们发现自己处于不断变化的环境中，因此无法保证条件不变。尽管那些未经事先分析而随机获取的数据要比遵循适当程序的那些数据暴露得多（Narro，1996）。
公司的决策是管理的本质。因此，在规划，组织，指导和控制方面，管理人员基于决策，这是他们必须面对的最重要任务之一。经济和企业管理朝着极大的功能复杂性和高科技的方向发展，使得决策过程需要可以通过构建模型进行推理的元素，而模型又具有逻辑上的支持以及更为详尽的方法论，影响行动的过程和结果（Rodríguez等，1999； Robbins&Coutler，2005）
另一方面，公司需要测量和使用所有统计和数学工具，以便控制输入，过程，产品和对环境的影响，从而使系统变得更加复杂，从而导致决策的复杂性更高。得到的结果。加上压力，因为时间会打乱公司经理的决策。“现代”管理提供给信息系统的数据和知识，信息系统建议对公司内部的所有事物进行衡量，并从理论上通过它们满足每个理性决策者的梦想（Fiol，2001；Hernández， 2006）。
- 发展
逻辑，模型和决策
理性决策的先例在古希腊（公元前5世纪）首次出现，因为他们的决策基于推理和逻辑的使用。当定义“逻辑”一词时，它恰好来自希腊的湖泊，而根据Moro（1978）所指的是思想的词或表达，因此它也可以解释为论文，原因，表达，理由，智力等。在文艺复兴时期的后期，出现了科学决策的概念，直到今天，它仍在被研究和发展。通过科学管理，发现需要创建标准，度量单位或生产数量，为此需要建立一系列模型，这些模型可以对系统进行定性或定量分析，显示其元素之间的主要关系；如果要有效表示实际问题，则必须非常详细。模型的要素是参数，变量和功能关系（Hernández，2006年；Casaña，2012年）。
另一方面，Rodríguez等人。（1999）决策模型有两个部分：目标函数和一组一个或多个约束。目标函数是具有以下形式的方程式：
系统性能（P）=控制变量（C）和非控制变量（U）之间的某种关系（f）
或P = f（C，U）
在这种情况下，受控变量是决策者可以操纵的变量。不受控制的变量是不受决策者控制的变量。
数学模型
在讲数学模型时，要考虑到由六个阶段组成的展开，其中在第一阶段对现象进行了描述，在此提出了干预的变量以及其行为的假设。接下来的第二阶段包括提高数学上描述现象的方程（数学模型），边界条件和解的可变性。第三阶段倾向于选择求解数学模型的方法，即选择计算算法。随后，第四阶段包括对计算机的计算算法进行编程。对于第五阶段，模型的校准，验证和确认是相对应的，最后，第六阶段需要利用模型，即基于现场数据，实验室实验或假设使用模型以获得预测（Rodríguez等人。 。，1999）
在设计用于仿真的数学模型的情况下，在复杂的问题中它们可能更经济，在决策过程中，也有各种各样的此类模型旨在寻找最佳解决方案（数学编程）。
做决定
目前，决策过程分为七个阶段：问题的定义，替代方案的确定，标准的确定，替代方案的评估，选项的选择，决策的执行和结果评估（Casañ， 2012）。
决策是一项常见的活动，特别是在业务管理中。因此，决策模型只是达到目的的一种手段，通过其解决方案，可以通过生成最佳解决方案或在给定既定目标下充分接近最佳值来帮助决策。以同样的方式，它们可以用来在做出决策之前评估决策的影响，并以此方式选择最适合解决方案的决策（Loy等人，2009；García&Maheut，2015）。
承诺风险曲线
在分析公司的决策时，经理承担风险的偏好与承诺的大小成反比，后者涉及决策，因此存在如图1所示的承诺风险曲线。
曲线-风险-妥协
图1表示做出承诺时某些人的性格。在风险曲线上，承诺要高得多，风险要比普通人希望的高。当风险大大降低时；曲线由那些不愿承担风险的人代表。虽然个人曲线代表了我们大多数人，但只要承诺不高，它就倾向于接受高风险。但是，一旦承诺增加到由于威胁的严重程度可以看到威胁的程度，就希望尽可能降低风险（Rodríguez等，1999）。
决策分类
优秀的管理员具有一定的理论，并在实践中认识到不同的问题需要不同的解决方案，具体取决于环境，时间和地点。决策可以分为：计划的和计划外的。
特别是，我们将专注于程序化决策，这些决策又分为例行重复的决策和通过组织建立的流程的决策。目前，第一部门的技术主要用于运筹学，数学分析和计算机仿真模型。第二部分的技术是电子数据处理（Rodríguez等，1999）。
按照先前商定的规则，政策或程序；目的将是促进决策，无论是在经常发生的情况还是在常见情况下，反之亦然。
复杂的决定
根据组织本身的复杂性，决策的方向变得更加困难，在这种情况下，不必根据实际决策如何偏离最佳决策来进行计算，而要根据决策的难度来进行计算。确定做出决定时的最佳行为（维基百科，2015）。
应用定量方法的案例
在决策过程中使用定量方法的原因是：
- 问题很复杂，因此经理在没有数学推理的情况下就无法找到一个好的解决方案。这些问题在财务上或在利润方面极为重要，经理需要进行完整的定量分析以得出最佳解决方案。使用数学模型来节省时间和精力，
决策与数学流派
到目前为止，我们已经观察到数学在决策中得到了高度认可，在行政领域，这归功于定量测量学校。数学理论的发展，帕斯卡（Pascal）对概率和微积分的贡献，以及高斯钟声，以及吉尔布雷斯（Gilbreth）所表达的兴趣，他坚持将统计学应用于商业管理，例如控制变量，销售，生产，员工协助，质量以及迄今为止我们如何观察客户满意度（Hernández，2006年）。
因此，将数学逻辑和科学方法应用于解决可以通过数学模型表达的行政问题，以便通过代数方程式推导提出的问题。运筹学与决策的划分如下所述。
行动调查
运筹学是指将科学方法应用于可以通过数学模型表示的系统运行中出现的问题，并通过求解代表系统的方程来解决这些问题（商业）。根据Hernández（2006）的研究，运筹学是运筹学的主要应用：
- 代数微积分统计相关和回归NOVA启发式方法网络分析技术物流马尔可夫过程模型动态规划线性规划排队理论和约束理论概率论模拟模拟行政经济学项目管理（PERT / CPM）
Forgionne（1983）在研究报告中所报告的方法是管理者最常使用的方法：
线性规划。它具有广泛的应用范围，并且该工具用于操作，项目评估，编目，资源的编程和分配，运输等实际问题，以便以最低的成本获得一定的生产水平或最大收益（Hernández，2006年）。
尾巴理论。有价值的决策工具，需要在服务成本与因长时间等待服务（付款，收款，购买等）而导致的客户流失或客户损失之间取得最佳平衡的决策（Hernández，2006年）。
模拟。它演示并提出了发现系统行为的建议，提出了一些假设和理论来试图解释观察到的行为，这些理论可以用来预测系统的未来行为（González，2007）。
计量经济学。通过此模型，可以借助某些基本指标来测量经济变量，例如国内生产总值（GDP），经济增长率，通货膨胀率，价格指数和股票市场报价，汇率汇率及其趋势，国家风险程度，战略计划（PE）的基本数据，公司投资项目的可行性研究以及市场研究（Hernández，2006年）。
项目管理（PERT / CPM）。一种工具，可帮助管理人员履行由众多任务或工作组成的项目的责任。
然而，以上是其介入的函数的线性以及存在的关系非常简单的模型，因此其经常与复杂的现实相符。这种情况与基于不确定性现象的频繁决策不一致（Narro，1996）。
运筹学中的决策理论
例如，对于确保事故概率的公司或机构，正确计算风险的复杂程度要求精算师，数学专家来研究计算，风险及其对组织内部人类活动的影响。今天已经证明，计算中存在错误，结果也有误差。基于概率论的决策技术它从这样一个前提开始，即知道一个问题越多，其原因和后果，对索赔水平的了解以及其后果的成本就会增加。这样，公司就可以计算决策并提高决策的确定性，如果这值得或有风险，则可以开展新业务。处于供需经济中的商人知道总是存在风险（Hernández，2006年）。
多准则范式
复杂性包括几个目标，这些目标可能完全或部分相互冲突；该方法允许包括各种标准的决策，同时其限制也不再严格，以便更多地解决决策问题自然而灵活，这是多准则决策的方法（Casañ，2012年）。
例如，您可能考虑为Plant Station选择一个更好的站点。土地和建筑的成本，这意味着要达到最佳选择的一系列标准，以及公司是否要考虑其他标准，例如基础设施的可用性，运输服务，人员的聘用便利等。代表更大的复杂性。根据Roche和Vejo（2005）的方法，可以应用：
- 计分方法多准则分析方法是一种层次分析过程。
两种方法都基于决策者，决策者必须确定每个目标的相对重要性，以定义替代的偏好结构。
3. 结论
一旦完成了该主题的开发，作为行政工程硕士，我们必须考虑以下事项：
数学作为管理者决策中的一种应用工具的影响使得可以评估有关公司状况的条件。
数学模型的逻辑推理，精确度，抽象和形式化寻求最佳解决方案，目前在技术的支持下，可以获得一系列软件，这些软件可以开发使我们尽可能接近现实的模型。就经理的决策而言，这些天我们需要的推理时间很短。因此，传播数学和模型的贡献是至关重要的，其解决方案可以在几秒钟内获得。
另一方面，随着模型的创建，我们提高了响应速度，但请不要忘记，数值结果之前最重要的事情是变量的压缩和应用逻辑的逻辑推理，以使其在最佳状态下最优化。与组织情况有关。而且，量化的结果是辅助的，最终的决定是基于对操作的前后结果的建设性分析，并且还存在一个很小的重要误差。
4. 参考书目
- 卡萨娜（A.）（2012）。多标准决策；应用在建筑竞争性报价的选择中。建筑物管理专业硕士课程。瓦伦西亚理工大学多元醇（2001）。拉美裔高管的决策。工商管理，41（4），16-25 Forgione，GA（1983）。企业管理科学活动。 Interfases（3），13 Garcia，JP&Maheut，J.（2015年）。产业组织的定量方法。商业组织部门课程。 ROGLE研究小组。冈萨雷斯，瑞士（2007）。系统，模型和决策。模拟对复杂组织管理的影响。管理笔记本（36），294-316.Moro，M.（1978）。思想，语言和行动。危地马拉：Impresos Industriales，AE，纳罗（1996）。一些数学模型在决策中的应用。政治与文化（6），183-198 Robbins，SP和Coutler，M。（2005）。管理（第八版）。墨西哥：Prentice-Hall。Roche，H.&Vejo，C.（2005）。定量方法，在管理中的应用。多标准分析Rodríguez，MV，Bilbao，A.，Arenas，M.，Pérez，B.，&Antomil，J.（1999）。数学是对经济和商业决策的支持。西班牙：维基百科量化经济学系。 （2015）。决策理论。于2015年10月18日从复杂决策中检索：https：//es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n#Decision es_complejasRoche，H.&Vejo，C.（2005）。定量方法，在管理中的应用。多标准分析Rodríguez，MV，Bilbao，A.，Arenas，M.，Pérez，B.，&Antomil，J.（1999）。数学是对经济和商业决策的支持。西班牙：维基百科量化经济学系。 （2015）。决策理论。于2015年10月18日从复杂决策中检索：https：//es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n#Decision es_complejasRoche，H.&Vejo，C.（2005）。定量方法，在管理中的应用。多标准分析Rodríguez，MV，Bilbao，A.，Arenas，M.，Pérez，B.，&Antomil，J.（1999）。数学是对经济和商业决策的支持。西班牙：维基百科量化经济学系。 （2015）。决策理论。于2015年10月18日从复杂决策中检索：https：//es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n#Decision es_complejas于2015年10月18日从复杂决策中检索：https：//es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n#Decision es_complejas于2015年10月18日从复杂决策中检索：https：//es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n#Decision es_complejas
