Simulacion

¿Qué es un Proceso Estocástico?

 Es un concepto matemático que sirve para caracterizar una sucesión de variables aleatorias que evolucionan en función de otra variable, generalmente el tiempo. Cada un da de las variables aleatorias del proceso tiene su propia función de distribución de probabilidad y, entre ellas, pueden estar correlacionadas o no.

 Es una colección de variables aleatorias indexadas por un conjunto T y definidas en algún espacio de probabilidad. Interpretamos al conjunto de índices T como un parámetro temporal; para nosotros T será {0,…,n},N, algún intervalo [0,t] o [0, infinito). Interpretamos a un proceso estocástico como la evolución en el tiempo de algún fenómeno cuya dinámica se rige por el azar.

La Simulación:

 Métodos y aplicaciones para imitar el comportamiento de los sistemas reales, por lo general es un ordenador con el software adecuado.

 La imitación de la operación de un proceso del mundo real o el sistema tiempo.

 El uso de computadores para imitar las operaciones de diversos tiempos de instalaciones o procesos del mundo real.

 El proceso de diseñar un modelo “matematico-logico” de un sistema real y experimentar con este modelo en una computadora.

La Simulación Permite:

 Construir un Modelo del Sistema real.

 Generar un Historial artificial usando el modelo.

 Elaborar conclusiones acerca del sistema real, utilizando la información obtenida en dicho Historial.

La Simulación es usada para:

 Mejorar el Diseño (prototipos)

 Ahorrar dinero en las fases de diseño y pruebas

 Entrenamiento de Personal

 Ganar experiencia con diseños o situaciones que no pueden ser fácilmente reproducidas.

En qué Área se puede Utilizar la Simulación:

 Instalaciones de Manufactura

 Operaciones del Banco

 Sistema de Autopista

 Supermercado

 Instalaciones de Hospital

 Restaurantes de Comida Rápida.

Pasos de la Simulación:

1. Crear un modelo de un Sistema real o propuesto.

2. Tomar muestras de los IMPUTS del Sistema real.

3. Crear un modelo de los Imputs. (Generalmente distribuciones de probabilidad de Variables Aleatorias)

4. Verificar la validez del modelo.

5. Crear configuraciones alternativas (escenarios)

6. Correr los modelos con INPUTS generados Aleatoriamente

7. Observar y Analizar los OUTPUTS

8. Elegir la Configuración de Mejor desempeño.

Que es “SIMULATION ANALYSIS”:

1. Establecer distribuciones de los INPUTS. (Modelar el comportamiento de las Variables de entrada)

2. Generar números Seudo-Aleatorios y Variables Aleatorias

3. Analizar las Salidas

4. Seleccionar la mejor Alternativa de Diseño

Cuando Utilizar la Simulación:

 Cuando un Sistema es demasiado complejo para utilizar modelos analíticos.

 Cuando

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