Resumen De Algoritmos Para Vivir. Readtrepreneur Publishing

      Redes —cómo se hacen las conexiones—

      Capítulo 11: Teoría de Juegos —cómo vencer a los juegos de recursividad—

      Cada capítulo relaciona los algoritmos particulares con numerosas cosas y da consejos factibles para resolver problemas difíciles. El libro comienza con Parada Óptima o cuándo dejar de buscar la mejor opción.

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       Capítulo 1. Parada óptima - Cuándo dejar de buscar

      Una cosa que dificulta la vida es no saber cuando parar —esto ha sido etiquetado como el Problema de Parada Optima—. Existe el peligro de dejarlo demasiado pronto y perder algo bueno, o dejarlo demasiado tarde y agotar la poca energía y tiempo que tenemos.

      Afortunadamente, hay un algoritmo que hará las decisiones mucho más fáciles. No es del todo infalible, pero producirá mejores resultados que hacer las cosas al azar.

      El problema de la detención óptima no se refiere a qué opción seleccionar sino a cuántas opciones considerar. Basado en datos estadísticos, el porcentaje ideal es del 37%.

      El Problema de la Secretaría explora la idea de la Parada Óptima. Alguien encargado de contratar a una secretaria tiene que elegir entre los solicitantes, pero debe saber cuándo parar para no perderse a alguien que es bueno para el trabajo.

      En la búsqueda de la secretaria, parar tarde significa prolongar la elección innecesariamente, mientras que parar demasiado pronto deja al mejor solicitante sin contratar. La estrategia es encontrar un equilibrio razonable entre las dos condiciones.

      Elegir la mejor opción entre las disponibles significa que por cada opción adicional, cada una tendrá menos posibilidades de ser la mejor elección. Un solicitante puede ser considerado como el mejor disponible ya que no hay otro competidor. Si hay dos solicitantes, cada uno de ellos tendrá una probabilidad de 50/50 para ello, y así sucesivamente.

      Se dice que la solución ideal es la regla de "mirar y luego leer". Establecer un período de tiempo específico para "mirar" o explorar las opciones y reunir información sobre ellas; durante este tiempo, no se elige ninguna opción. Después de esto, llega la etapa del "salto" y te comprometes con la mejor hasta el momento.

      Con esta estrategia, tomar el mejor solicitante después de ver un número de solicitantes da una tasa de éxito que se acerca al 37%. En particular, las posibilidades de conseguir el mejor después de 3 solicitantes es del 50%; después de 5 solicitantes, se convierte en el 43,33%, después de 10 es del 39,87%, después de 50 es del 37,43%, después de 100 es del 37,10%, después de mil es del 36,81%. Cuantos más solicitantes haya, más se acerca el porcentaje al 37%.

      Esto implica que seguir la técnica de "mirar y luego leer" dará un 37% de posibilidades de conseguir al mejor solicitante. Aunque esto significa que fallarás el 63% de las veces, es mejor que elegir a alguien al azar. En 100 solicitantes, hay un 1% de probabilidad de que un solicitante seleccionado al azar sea el mejor de todos. Si hay un millón de ellos, la probabilidad disminuye al 0.0001%. Cuantas más selecciones tenga, menores serán sus posibilidades de obtener la óptima si selecciona al azar.

      Curiosamente, la tasa de éxito seguirá siendo del 37% independientemente del número de opciones que haya; es decir, si sigues la estrategia de "mirar y luego leer". Una vez más, aunque no consiga identificar el mejor absoluto, tendrá un mayor éxito que al seleccionar cualquier cosa o persona si practica la parada óptima. Otra cosa importante de esta regla es que no solo se aplica al número de solicitantes, sino que también puede utilizarse durante el tiempo de búsqueda.

      La Parada Óptima puede aplicarse también a otras preocupaciones. Por ejemplo, la cuestión de seleccionar una pareja es una de ellas. El astrónomo Johannes Kepler intentó volver a casarse después de la muerte de su esposa, así que cortejó a 11 mujeres. Le gustaba la cuarta porque ella tenía un cuerpo alto y atlético, pero siguió con su búsqueda. La disposición bondadosa de la quinta también le atraía, pero de nuevo, buscó otras. A pesar de que cortejaba al resto de las 11, su mente seguía volviendo a la quinta. Finalmente decidió casarse con esta mujer, y los relatos de la historia cuentan que tuvieron una vida feliz juntos. Por supuesto, otros pueden ser rechazados por este método, pero al menos puede estimular la acción. También es más sabio que seleccionar parejas al azar.

      Si se asume que las propuestas inmediatas son aceptadas mientras que las retrasadas son rechazadas la mitad de las veces, según las matemáticas, no debes comprometerte hasta que hayas conocido al 61% de los solicitantes, entonces salta si alguien del 39% ha demostrado ser el mejor de ellos. Si aún no te has decidido, vuelve a la mejor persona que hayas dejado ir. En esta situación que permite segundas oportunidades, tu tasa de éxito sigue siendo del 61%.

      El clásico problema de la secretaria implica no saber nada de los solicitantes o de las opciones, aparte de cómo pueden ser evaluados unos contra otros. En otras palabras, podemos determinar si uno es mejor o peor que el otro, pero no exactamente cuánto difieren. Esto crea inevitablemente la fase de la mirada en la que existe el peligro de dejar de lado una opción excelente porque se modifican las normas y las expectativas. Los matemáticos se refieren a este problema como "juegos sin información". Para comparar, los exámenes como el GRE o el SAT hacen uso de percentiles que definen claramente a los examinados según los resultados. En promedio, alguien que obtuvo un percentil 75 es mejor que otros 3 de 4.

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