Simulación y Optimización: Herramientas para Mejorar la Eficiencia y la Productividad

Simulación y Optimización: Herramientas para Mejorar la

Eficiencia y la Productividad

Rodrigo Martínez Torrivilla

Universidad de Margarita

Simulación y Optimización V-01

Prof. Jhonny Granado

7 de mayo de 2023

Simulación y Optimización: Herramientas para Mejorar la Eficiencia y la Productividad

Simulación y optimización son dos términos que van estrechamente ligados. Por un lado, es posible entender a la simulación, en su sentido más general, como la abstracción de un escenario o fenómeno real, para así recrear un ambiente controlado en el que se pueden realizar experimentos o analizar diferentes situaciones sin afectar el sistema real; aunque, también es posible simular y, consecuentemente, evaluar sistemas que existen únicamente de forma hipotética, permitiendo así saber cómo podrán llegar a comportarse antes de que sean construidos.

Hablando en un contexto netamente científico y tecnológico, las simulaciones se construyen de forma rigurosa en función de modelos matemáticos y estadísticos, donde la identificación de las variables y el procesamiento de los datos son procesos sumamente importantes, por lo que estructurarlos y aplicarlos de la forma correcta es crucial para el óptimo desenvolvimiento de la simulación.

En cambio, cuando hacemos referencia a la palabra optimización se habla de la puesta en práctica de actividades o procesos en pro a la obtención del máximo rendimiento posible de una actividad o recurso; por tanto, de forma sumamente sintetizada, la optimización no es más que la búsqueda de la mejor solución o respuesta a una situación concreta.

Los procesos de simulación y optimización se construyen acatando una serie de etapas, cuyos pasos pueden cambiar en mayor o menor medida en función de quién construya la simulación, pero que, en esencia, poseen los mismos objetivos. En líneas generales, se ejecutan de forma algorítmica partiendo de la definición del problema, seguido de la creación del modelo a emplear en la simulación; consecuentemente, se procede con la identificación de las variables (también conocidos como inputs) y restricciones, la selección de la herramienta de simulación y optimización (en la actualidad, estas herramientas suelen ser casi en su totalidad herramientas de software) a emplear y, lógicamente, se procede con la ejecución de la simulación, llevándose a cabo la misma con diferentes valores de entrada para así evaluar el comportamiento del sistema; seguido de esto, se enfatiza en el análisis de los resultados obtenidos (u outputs) y en la validación y verificación del modelo empleado, para así proceder con la optimización del modelo, evaluando los valores obtenidos, y de esta forma entrar en un proceso iterativo donde se repiten o repasan todas las etapas previas desde el principio hasta el final, iterando hasta que se obtenga la solución óptima para el problema.

Cabe destacar que, esta lista de etapas nombradas es posible aplicarlas tanto en los denominados sistemas discretos, es decir, aquellos los cuales evolucionan de forma discreta en el tiempo, así como también es posible en los sistemas continuos, que son todos aquellos sistemas naturales o físicos que van evolucionando de forma continua en función del transcurso del tiempo.

Por consiguiente, la unificación de ambos conceptos, tanto de simulación como de optimización, engranan de forma perfecta, ya que, de forma sintetizada, la simulación de algún sistema y la ejecución de las pruebas que se efectúen en la misma proporcionará datos, los cuales permitirán estudiar el comportamiento del sistema en diferentes condiciones para que, mediante el análisis de los datos obtenidos, se determine que se cumplan con los parámetros planteados de la forma más eficiente y eficaz posible y, en caso de que no sea el caso, se modifiquen las variables o entidades presentes para así optimizar el sistema en general.

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