Modelización y simulación de sistemas

SIMULACIÓN DE SISTEMAS

1. DEFINICIÓN DE SIMULACIÓN DE SISTEMAS

Simulación es 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.

Según Robert Shannon, La simulación es el diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentalmente con este modelo con el propósito de entender el comportamiento del sistema del mundo real o evaluar varias estrategias con los cuales puedan operar el sistema.

Criterios que se deben tener en cuenta para que un modelo de simulación sea bueno:

 Fácil de entender y manipular por el usuario

 Tenga el modelo metas y objetivos

 Modelo no de respuestas absurdas

 Que sea completa, tenga por lo menos las partes o funciones más importantes del sistema

 Sea adaptable que podamos modificar, adaptarlo, actualizarlo

 Que sea evolutiva que al principio sea simple y poco a poco empezamos a volverla compleja dependiendo de las necesidades de los usuarios

2. DETERMINACIÓN DE LAS FUNCIONES DE TRABAJO

Para poder iniciar la simulación de forma correcta y más aproximada a la realidad, se debe determinar las funciones de trabajo para así aproximarse al análisis y evaluación del rendimiento de sistemas antes de que sean construidos, convirtiéndose así en una herramienta clave de diseño, en cualquiera de sus fases, o para estimar a priori el impacto de los cambios propuestos en sistema ya existentes. Como en ambos casos en estudio de simulación se realiza antes de la construcción del nuevo sistema o de la modificación del antiguo, ayudando así a eliminar o reducir el riesgo de cuellos de botella no previstos, infra o extra utilización de recursos, no satisfacción de especificaciones de diseño, etc.

Por lo tanto la determinación de las funciones de trabajo dependerá del sistema analizado, deben determinarse claramente las funciones muéstrales, de estabilidad, las redes de trabajo, y también organizar los datos, apoyándose en la estadística, ya que se trata de modelos estocásticos construidos con base en probabilidades obtenidas de comportamientos pasados históricos, el objetivo es minimizar los costos de la implantación de un proyecto o sistema realizando simulación del mismo.

La determinación de las funciones de trabajo es muy importante porque ayuda a delimitar el área de trabajo para la simulación.

3. FUNCIÓN MUESTRAL

Los procedimientos que utiliza la función muestral se apoyan en un marco muestral que incluye todos los elementos de la población a consultar. El marco es la base para extraer la muestra y su obtención constituye una tarea fundamental de esta fase. En estudios concluyentes, donde se hace inferencia estadística, el marco muestral garantiza la representatividad de la muestra.

Sin embargo, es difícil obtener siempre el mismo tamaño de muestra, la simulación de estos sistemas toman muestras tan grandes que pueden ser mucho más costosos.

El proceso de elección de la muestra requiere que se especifique la forma de la muestra misma. Puede ser una muestra probabilística, en la que cada elemento de la población tenga probabilidades conocidas de ser elegido o una muestra no probabilística, ésta se basa en el juicio personal, en algún punto del proceso de selección de elementos, y por tanto, imposibilita calcular las probabilidades de que cualquier elemento dado la población sea incluido en la muestra.

Especificar el tamaño de la muestra permite establecer cuántas instituciones o sujetos son necesarios usar en el proyecto para obtener respuestas confiables, sin exceder el tiempo y presupuesto asignados.

Una vez especificadas las dimensiones del diseño de la muestra, es posible iniciar la recopilación de datos. Esta requiere algún tipo de fuerza de campo, aunque los métodos de campo dependen en gran parte del empleado en la recopilación de datos, de los tipos de información que se obtendrán y de los requisitos de muestreo.

El hecho de utilizar personas para recopilar datos hace surgir muchas otras preguntas acerca de la selección, captación y control del personal de campo, el cual se debe preverse durante el diseño de la investigación. Las tareas que componen el trabajo de campo, conforman un conjunto de operaciones de logística, que movilizan recursos y procedimientos para la búsqueda de datos primarios.

Los factores principales muéstrales son las funciones propias de una ecuación integral de núcleo la función de covarianza muestral del proceso. Desafortunadamente, obtener soluciones exactas de ecuaciones de este tipo es una tarea muy difícil, que se complica, aún más, cuando en la práctica disponemos sólo de observaciones discretas del proceso en el tiempo. En el caso clásico de observaciones discretas no igualmente espaciadas en el tiempo proporcionaría resultados erróneos y no permitiría, además, la reconstrucción de las funciones muestrales entre los tiempos de observación. Por ello, este problema se resuelve recurriendo a técnicas numéricas eficientes.

4. FUNCIÓN DE SIMULACIÓN

La función de simulación comprende muchos factores importantes para poder llevar a cabo la simulación, los casos en los que debería optarse por una simulación pueden ser:

 Cuando no se tiene el modelo matemático definido

 Formulación exacta del sistema

 Cuando se tienen las fórmulas analíticas y se necesita un modelo para ponerlas a funcionar

 El costo o la corrida de un modelo no es costosa

 Cuando al ver un proceso físico, el cual nosotros queremos conocer, la simulación es la única forma (posibilidad) que tenemos para conocer el comportamiento de un proceso real.

 Cuando se requiere acelerar o retrasar el tiempo de los procesos dentro de un sistema

 cuando se quiere por medio de la simulación encontrar o hacer estudios y/o experimentos

Los modelos de simulación, por etas razones, se utilizan

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