Simulacion Unidad 1

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE LOS MOCHIS UNIDAD VILLA DE AHOME

SIMULACIÓN

Ing. Norma Lorena Medina Rodríguez Enero 2017

TEMARIO:

.INTRODUCCIÓN

.SIMULACIÓN DE VARIABLES ALEATORIAS

.CONSTRUCCIÓN DE MODELOS DE SIMULACIÓN

.DISEÑO DE LA CALIDAD DE LA SIMULACIÓN

.SIMULACIÓN EN HOJA DE CÁLCULO

.PROGRAMA DE CÓMPUTO ESPECIAL PARA SIMULACIÓ

UNIDAD 1 INTRODUCCIÓN 1.1. Revisión de los conceptos de sistema y modelo. 1.2. Concepto de simulación. 1.3. Tipos de simulación. 1.3.1. Discreta (determinista o estocástica). 1.3.2. Continua (determinista o estocástica). 1.4. Descripción de ejemplos o casos prototipo 1.4.1. De simulación discreta. 1.4.2. De simulación continua. 1.5. Catálogo de programas de cómputo comerciales de simulación. 1.6. Lectura de artículos sobre aplicaciones de la simulación.

1.1 Revisión de los conceptos de sistema y modelo. SISTEMA Conjunto ordenado de elementos que se  encuentran interrelacionados y que  interactúan entre si con un fin común.

MODELO  Un  modelo  es  una  representación  de  un  objeto,  idea,  o  sistema  en  una  forma diferente a la entidad misma.  Para  nuestra  materia,  el  modelo  es  un  conjunto  de  relaciones  matemáticas  o  lógicas  derivadas  de  supuestos  sobre  el comportamiento de un sistema.

1.2 Concepto de simulación Al utilizar modelos matemáticos para resolver problemas, los resultados obtenidos se pueden considerar óptimos. Sin embargo, una desventaja de éstos modelos es que tienden a generalizar el comportamiento de las variables del modelo, haciéndolas totalmente determinísticas y sin opción a cambios. Por ejemplo, en los modelos de líneas de espera, la cantidad de llegadas de clientes al sistema y el número de servicios que este puede proporcionar por unidad de tiempo son parámetros conocidos, y no cambian a lo largo del período de estudio. Lo anterior es hasta cierto punto inexacto, ya que en la realidad, estos parámetros son desconocidos, además de presentar un comportamiento completamente aleatorio. Es aquí donde la simulación muestra su gran utilidad para evaluar los sistemas.

Inf. proporcionada por el M.C. José Alberto Estrada Beltrán

SIMULACIÓN Es  la  imitación  de  un  proceso  o  sistema  con  la  intención  de  predecir  su  desempeño  Robert  E.  Shannon  define  la  simulación  como:  “simulación  es  el  proceso  de  diseñar  y  desarrollar  un  modelo  computarizado  de  un  sistema  o  proceso  y  conducir  experimentos  con  este  modelo  con  el  propósito  de  entender  el  comportamiento  del  sistema  o  evaluar  varias  estrategias  con  las cuales se puede operar el sistema”.1

H.  Maisel  y  G.  Gnugnoli  definen  la  simulación  como:  “una  técnica  numérica  para  realizar  experimentos  en  una  computadora  digital.  Estos  experimentos  involucran  ciertos  tipos  de  modelos  matemáticos  y  lógicos  que describen el  comportamiento  de sistemas de negocios, económicos,  sociales,  biológicos,  físicos  o  químicos  a  través  de  largos  períodos  de  tiempo”.1 1)   http://www.sites.upiicsa.ipn.mx/polilibros/portal/Polilibros/P_terminados/SimSist/doc/SIMULACI-N-109.htm

Thomas  H.  Naylor  et  al  la  define  como:  “una  técnica  numérica  para  conducir  experimentos  en  una  computadora  digital.  Estos  experimentos  comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales  son  necesarias  para  describir  el  comportamiento  y  la  estructura  de  sistemas  complejos  del  mundo  real  a  través  de  largos  períodos  de  tiempo”.1

1)   http://www.sites.upiicsa.ipn.mx/polilibros/portal/Polilibros/P_terminados/SimSist/doc/SIMULACI-N-109.htm

La simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo copiado de la realidad, lo más parecido a ésta, y que incluya todas las variables relevantes, a fin de hacerlo dinámico a través del tiempo, y poder estudiar los resultados que produce. En base a estos resultados, se pueden tomar decisiones sobre el sistema real. La ventaja del modelo de simulación, es que se pueden manejar las variables a conveniencia, mientras que en la realidad dichas variables en la mayoría de los casos no pueden ser controladas a voluntad. En base a lo anterior, mientras mejor represente el modelo de simulación a la realidad, se obtendrán mejores resultados. La simulación se basa en la generación de los eventos a través de números pseudoaleatorios, y no produce resultados óptimos como los modelos matemáticos; sin embargo, no precisa que las variables sean determinísticas y, en el último de los casos, es mejor que no hacer nada. Inf. proporcionada por el M.C. José Alberto Estrada Beltrán

Estructura y características de la simulación de eventos discretos. Algunos conceptos importantes al momento de estudiar sistemas por simulación son: Componentes.- cada una de las partes que integran al sistema. Atributos.- cada una de las propiedades de los componentes del sistema. Actividades.- procesos que causan cambios en el sistema. Estado del sistema.- descripción de los componentes del sistema, sus atributos y actividades dentro de un determinado período. Dentro del sistema existen dos tipos de variables: a).- Variables exógenas, que son las variables externas del sistema. Ejemplo: Llegada de un cliente nuevo. b).- Variables endógenas, que son las variables internas del sistema. Ejemplo: Un cliente que ter mina de ser atendido.

Existen tres tipos generales de simulación: • Sistema discreto (determinista o estocástico) Las variables de estado cambian solo en un conjunto discreto de puntos en el  tiempo Ejemplo: banco  • Sistema continuo (determinista o estocástico) Las variables de estado cambian de forma continua con el tiempo Ejemplo:  nivel de agua en un pantano Determinista: los elementos o variables  tienen un determinado  comportamiento Estocástico: Uno o más de sus elementos o variables  se presenta de  manera probabilística. • Sistema analógico Reemplaza al sistema original (físico) por uno análogo, que es más fácil de  manipular. Ejemplo: un mapa impreso

http://mste.illinois.edu/activity/buffon/