Download - Presentación Unidad I_sistemas
Unidad I Introducción a la Simulación de eventos discretos
Ing. Miguel Ángel Solís Jiménez
Contenido 1.1 Definición 1.2 Conceptos 1.3 Tipos de simulación 1.4 Modelos 1.5 Metodología
1.1 Introducción Los Avances
tecnológicos y la necesidad de respuestas rápidas en grandes cantidades de datos promovieron el desarrollo de técnicas y paquetes computacionales para facilitar esta actividad.
Áreas de conocimiento para la Simulación de un Proyecto Exitoso
Conocimiento del Sistema bajo estudio
Simulación
Estadística
Software
1.2 Definición de Simulación
El concepto de simulación denota acciones de imitar, copiar o representar cualquier cosa
1.2 Definición de Simulación Desde un punto de vista amplio, Thomas H.
Naylor la define así: Simulación es 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 periodos de tiempo. (Coss Bu, 1990)
1.2 Definición de Simulación En un sentido más estricto y con un enfoque
sistémico, Robert E. Shannon, la define 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 y evaluar varias estrategias con las cuales se puede operar el sistema. (Coss Bu, 1990)
1.2 Definición de Simulación Existen muchos otros conceptos
acerca de la simulación y todos coinciden en que la simulación hace uso de una computadora para estudiar un sistema numéricamente mediante un modelo en un periodo de tiempo deseado
1.2 Definición de Simulación
1.3 Estructura y característica de la simulación de eventos discretos La simulación de eventos discretos
es el conjunto de relaciones lógicas, matemáticas y probabilísticas que integran el comportamiento de un sistema bajo estudio cuando se presenta un evento determinado
1.3 Estructura y característica de la simulación de eventos discretos Los componentes de un modelo de
simulación de eventos discretos que se interrelacionan para llevar a cabo lo anterior son los siguientes: Entidades, estado del sistema, eventos
actuales, y futuros, localizaciones, recursos, atributos, variables y reloj de simulación. (algunos autores pueden llamarles de otra manera, o bien poner más o menos de los aquí mencionados).
1.4 Sistemas y Modelos Un sistema es un
conjunto de entidades que interactúan entre sí para cumplir con un propósito en común.
Sistemas y Modelos Para el estudio de
un sistema se requiere de la experimentación en el sistema mismo o de la elaboración de modelos
Comprensión del Sistema
Eventos discretos
Eventos Continuos
Experimento del sistema actual
Experimento con un modelo del sistema
Modelo Físico Modelo matemático
Solución Analítica Simulación
Sistema
Aplicaciones de Simulación Introducción de nuevos
productos al mercado Políticas de Inventarios Flujo de circulación Líneas de espera Proyectos de Inversión Sistemas económicos Estados financieros. Entre otros...
Ventajas y desventajas de la simulación
Ventajas Útil para describir
sistemas reales Estima el desempeño
de un sistema bajo condiciones específicas
Comparación rápida y fácil de sistemas
Control en la experimentación
Desventajas Solo se tienen valores
estimados Si el modelo no es
representativo de nada sirven los resultados
Los modelos de simulación son caros y consumen mucho tiempo.
Elementos clave para NO garantizar el éxito de un modelo de simulación
Tamaño insuficiente de corridas Variables de respuestas mal definidas Errores al establecer las relaciones entre
las variables aleatorias Errores al determinar el tipo de distribución
asociado a las variables aleatorias del modelo
Falta de un análisis estadístico de los resultados
Uso incorrecto de la información obtenida Falta o exceso de detalle en el modelo
Etapas para la realización de un estudio de simulación
Definición del sistema Generación del modelo de simulación base Recolección y análisis de datos Generación del modelo preliminar Verificación del modelo Validación del modelo
Opinión de expertos Exactitud en la predicción de datos
históricos Exactitud en la predicción del futuro Entre otras...
Generación del modelo final Determinación de los escenarios para el
análisis Análisis de sensibilidad. Documentación del modelo, sugerencias y
conclusiones
Errores al realizar un estudio de Simulación
Mala definición de Objetivos Poco o mucho detalle del
modelo Mala comunicación Creer que simular es solo
programar No tener conocimientos de
estadística Mala colección de datos Selección errónea del
software de simulación Entre otras...
Lenguajes de Simulación Lenguajes de
programación de propósito general (Pascal, Fortran, C, etc,)
Lenguajes de simulación de Propósito general (GPSSH, GPSS, SIMNET, etc.)
Simuladores (ARENA, SIMULA, ProModel)
Consideraciones para la elección de un lenguaje de Simulación
Tipo de sistema a simular
Costo de instalación y mantenimiento del lenguaje
Número de estudios de simulación
Sistema de cómputo de la organización
Facilidad de aprendizaje del lenguaje
Flexibilidad y alcance del lenguaje