Simulación de Eventos Discretos.

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Simulación de

Eventos Discretos

Simulación de Eventos Discretos

• Introducción a la Simulación

– Conceptos básicos

– Etapas de un proyecto de simulación

• Modelado en simulación de eventos discretos

– Diagramas basados en eventos

– Diagramas de ciclo de actividades

– Aplicaciones

• Programación de modelos de simulación

– Lenguajes de simulación

– Herramienta de simulación Arena

– Aplicaciones

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¿Qué es la Simulación?

• Imitar un sistema real mediante ordenador

• No aspira a encontrar una solución analítica

– No está enfocado a obtener resultados exactos

– Permite estudiar modelos reales complejos

“diseñar un modelo matemático o lógico a partir de un sistema real

y experimentar sobre dicho modelo para describir, explicar y predecir

el comportamiento del sistema real”

Sistemas reales

• Sistema real = Componentes+Estructura+Entorno

– Fabricación: programación, control de inventarios

– Servicios al público: bancos, oficina de correos,...

– Logística y distribución

– Servicios de salud: urgencias, quirúrgico

– Sistemas de ordenadores

– Telecomunicaciones

– Operaciones militares

– Protección civil: planes de emergencias, juicios,...

• Objetivo: estudiar su comportamiento

– Medir su calidad, mejorarlo o controlarlo

– Diseñarlo (si no existe)

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Modelos

• Representación del sistema real

• Se debe experimentar en el modelo, no en el sistema

– A veces no es posible hacerlo en el sistema real

– Se pueden estudiar nuevas situaciones (técnica “what...if”)

• Tipos de modelos:

– Físicos (icónicos)

– Analógicos

– Lógicos (matemáticos)

• Modelos de simulación = Modelos lógicos

Modelos de simulación

• Dinámicos vs. Estáticos

Si interviene el tiempo o no (fábrica/localización)

• Continuos vs. Discretos

Si cambia el estado del sistema continuamente o no (proceso químico/restaurante)

• Estocásticos vs. Deterministas

Si los valores de entrada son aleatorios o no (banco/fabricación flexible)

• De ciclo abierto vs. De ciclo cerrado

Si la estructura del sistema es abierta o no (supermercado/ciclo de vapor)

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¿Cómo realizar una simulación?

• Experimentación de campo

• Mediante un programa de ordenador

– Lenguajes de propósito general: FORTRAN, C

– Lenguajes de simulación: SIMAN, GPSS

– Herramientas de programación para simulación

¿Cuándo usar la simulación?

• Herramienta que responde a “¿Qué pasaría si...?”

• No es una técnica exacta para optimización (no

propone la mejor solución de un problema)

• Campos de aplicación a sistemas complejos:

– Diseño y análisis de sistemas de fabricación

– Evaluación de cambios en la organización de una

empresa

– Análisis de sistemas financieros y económicos

– Diseño de sistemas de comunicaciones

– Diseño y estudio de nuevas redes de transporte

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Ventajas e inconvenientes

• Ventajas

– Experimentar sobre un modelo, no en el sistema

– Ambiente controlado por el usuario

– Ayuda a comprender el comportamiento real

– Fines educativos

• Inconvenientes

– Técnica imprecisa por ser aproximada

– Aumentar precisión implica modelo complejo

– Proyecto costoso: análisis+aprendizaje

Etapas de un proyecto de simulación

Formular el problema

Formular el modelo

Recoger y preparar los datos

Codificar el programa

Validar el modelo y verificar el programa

Diseñar y realizar los experimentos

Analizar e interpretar los resultados

Documentar el proyecto y presentar los resultados

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Formular el problema

• Definir el sistema real física y temporalmente

• Definir claramente los objetivos:

– Identificar las variables de entrada y las de control

– Definir las restricciones sobre las variables de control

– Definir las variables de salida que miden el sistema

– Definir una estructura preliminar del modelo

• Definir la unidad de tiempo: arbitrariamente, pero

consistente y razonable

Formular el modelo

• Definir una estructura de datos, dividir en submodelos

(si es grande) y desarrollar la lógica del mismo

• El modelo ha de ser: simple, flexible, efectivo y

eficiente

• Expresar la lógica del modelo mediante herramientas

gráficas:

– Grafo de eventos

– Diagrama de ciclo de actividades

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Recoger y preparar los datos

• Especificar los parámetros del modelo y sus

distribuciones de probabilidad

• Observar los procesos del sistema y recoger datos

(si es posible)

• Datos de entrada al modelo, pueden ser:

– Deterministas: no aleatorios, valores fijos

– Estocásticos: aleatorios, ajustados a una distribución

• Validar las decisiones con los datos del sistema

real

Codificar el programa

• Lenguajes de propósito general: FORTRAN, C

– bajo-nivel, alto tiempo de codificación

– alta flexibilidad, lenguajes conocidos

• Lenguajes de simulación: SIMAN, GPSS

– bajo tiempo de codificación, efectivos

– aprendizaje

• Herramientas de programación para simulación

– fáciles, interfases gráficos

– flexibilidad limitada

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Validación y Verificación

• Verificar el programa:

– Manualmente

– Mediante test modular, de soluciones conocidas,...

– Gráficamente

• Validar el modelo:

– Experimentos de campo

– Test de Turing

– Método Delphi

Sistema real

Modelo

Programa

VALIDACIÓN

VERIFICACIÓN

Diseñar y realizar los experimentos

• A nivel estratégico:

– fijar los valores óptimos de los parámetros

– relacionar parámetros con variables de salida

• A nivel táctico:

– condiciones iniciales de régimen permanente

– fijar el tiempo de ejecución y el número de

ejecuciones

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Analizar e interpretar los resultados

• Dependen de los objetivos de la simulación

• Métodos estadísticos clásicos (simulaciones

independientes)

• Técnicas de estudios de datos (correlación)

– Medias de lotes

– Métodos regenerativos

– Métodos espectrales

– Métodos de series temporales estandarizados

Documentación y presentación

• Manual de usuario

• Presentación de resultados:

– Problema de tipo no recurrente:

• horizonte de medio/largo plazo

• decisiones únicas

• usuarios finales de nivel medio/alto

– Problema de tipo recurrente:

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