Foro Semana 5 Y 6 Simulación Gerencial

3. Cómo cree que se podría solucionar el problema al que se enfrentan en la aplicación real?

Aunque la técnica de simulación generalmente se ve como un método de último recurso, recientes avances en la metodología de simulación y la gran disponibilidad de software que actualmente existe en el mercado, han hecho que la técnica de simulación sea una de las herramientas más ampliamente usadas en el análisis de sistemas.

Mediante el avance principalmente tecnológico así como las personas especializadas en el teman del avance en la ciencia, la importancia actual del método Montecarlo se basa en la existencia de problemas que tienen difícil solución por métodos exclusivamente analíticos o numéricos, pero que dependen de factores aleatorios o se pueden asociar a un modelo probabilística artificial gracias al avance en diseño de los ordenadores, cálculos Montecarlo que en otro tiempo hubieran sido inconcebibles, hoy en día se presentan como asequibles para la resolución de ciertos problemas, la base es la generación de números aleatorios de los que nos serviremos para calcular probabilidades. Conseguir un buen generador de estos números así como un conjunto estadístico adecuado sobre el que trabajar son las primeras dificultades con la nos vamos a encontrar a la hora de utilizar este método.

Los autores buscaban de igual manera en forma de compartir la información que fuera de fácil de entendimiento para las personas, por otra parte que sirviera como una herramienta flexible que diera resultados aproximados y no respuestas incoherentes, ir desarrollando a medida de los avance que fuera de fácil aplicación.

1.Aplicaciones reales de la simulación de Montecarlo.

Los orígenes de esta técnica están ligados al trabajo aplicando una infinidad de ámbitos como alternativas a los modelos matemáticos exactos o inclusos como único medio de estimar soluciones para problemas complejos.

En la actualidad es posible encontrar modelos de simulación Montecarlo en las áreas informáticas, empresarial, económica, industrial e incluso social.

En otras palabras, la simulación de Montecarlo está presente en todos los ámbitos en la q el comportamiento aleatorio o probabilístico desempeñe un papel fundamental.

La simulación Monte Carlo es una técnica matemática computarizada que permite tener en cuenta el riesgo en análisis cuantitativos y tomas de decisiones.

Esta técnica es utilizada por profesionales de campos tan dispares como los de finanzas, gestión de proyectos, energía, manufacturación, ingeniería, investigación y desarrollo, seguros, petróleo y gas, transporte y medio ambiente.

Aplicaciones

Diseño de reactores nucleares

Radioterapia contra el cáncer

Densidad y flujo de tráfico

Econometría

Pronóstico del índice de la bolsa

Prospecciones en explotaciones petrolíferas

Fisica de materiales

Ecología

Criptografía

Valoración de cartera de valores

Programas de ordenador

Métodos cuantitativos de organización industrial

IMPORTANCIA

La simulación Monte Carlo ofrece a la persona responsable de tomar las decisiones una serie de posibles resultados, así como la probabilidad de que se produzcan según las medidas tomadas.

Muestra las posibilidades extremas , los resultados de tomar la medida más arriesgada y la más conservadora, así como todas las posibles consecuencias de las decisiones intermedias.

VENTAJAS

• Es un método directo y flexible.

• Cuando el modelo matemático es demasiado complicado la simulación permite obtener una simulación.

• La simulación permite resolver problemas q no tiene solución analítica.

• La simulación no interviene en el mundo real, permite experimentar

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