Estudiante De Informatica

Ventajas

La mayoría de los sistemas complejos reales con elementos estocásticos (sistema cuyo comportamiento es intrínsecamente no determinista) no se pueden describir con suficiente precisión mediante un modelo matemático que se pueda resolver analíticamente. Por lo tanto, con frecuencia la simulación es el único método posible de estudio de dichos sistemas.

La simulación permite estimar el comportamiento de un sistema existente, bajo un conjunto previsto de condiciones operativas. La Investigación Operativa es una disciplina moderna que utiliza modelos matemáticos, estadísticos y algoritmos para modelar y resolver problemas complejos, determinando la solución óptima y mejorando la toma de decisiones.

Mediante la simulación se pueden comparar diseños alternativos (o políticas de operación alternativas para un determinado diseño) para especificar cuál es el que cumple de forma más adecuada con los objetivos formulados.

En la simulación se puede tener un control mucho mejor sobre las condiciones del experimento que si se realizase sobre el propio sistema.

La simulación permite estudiar un sistema cuya evolución es muy dilatada en el tiempo (por ejemplo, un sistema económico) en un periodo de tiempo reducido. Alternativamente, también permite estudiar de forma detallada la evolución de un sistema en un corto periodo de tiempo.

Desventajas

Los modelos de simulación, por regla general, consumen una cantidad elevada de recursos técnicos y humanos durante un tiempo prolongado.

Cada ejecución de un modelo estocástico de simulación da como resultado únicamente una estimación de las características o comportamiento del modelo para un conjunto particular de valores de las variables de entrada.

No bastará con la ejecución del modelo una sola vez, sino que habrá que realizar una serie de repeticiones para obtener una muestra representativa del funcionamiento del sistema.

La decisión inherente a la formulación del problema deberá tomarse en base a dicha muestra y sin el conocimiento de todas las posibles respuestas del modelo. Esto no ocurre si se puede resolver el modelo analíticamente, ya que en este caso, se conocerán todas las respuestas del modelo. Por consiguiente, si se dispone de un modelo analítico válido que se pueda desarrollar sin una gran dificultad, será preferible a un modelo de simulación.

La gran cantidad de información que proporcionan los modelos de simulación, así como la capacidad de persuasión que tienen algunos paquetes con animación gráfica, hacen que, a menudo, se confíe en exceso en los resultados que proporcionan. Si un modelo de simulación no proporciona una representación “válida” del sistema real, la información que suministra puede no ser válida o, incluso, puede conducir a la toma de decisiones erróneas.

Principales errores cometidos en la simulación

• No definir correctamente los objetivos del estudio.

• Fijar un nivel de detalle inadecuado en el modelo.

• Tratar el estudio de simulación como si fuese principalmente un ejercicio complicado de programación.

• Utilizar un software de simulación comercial que no pueda reflejar de forma adecuada la lógica de funcionamiento del modelo.

• Utilizar de forma inadecuada la animación.

• Determinar de forma inadecuada las fuentes de aleatoriedad en el sistema real.

• Emplear funciones de distribución de probabilidad distintas a las correspondientes a los fenómenos reales que se quieren simular.

• Analizar los datos resultantes de la simulación considerando, en las fórmulas estadísticas utilizadas, que todos los valores son independientes.

• Realizar un número de repeticiones menor del necesario y considerar significativos los resultados obtenidos.

Ejemplos de simulación de sistemas dinámicos y discretos

Mecanismos de avance del tiempo

Debido a la naturaleza dinámica de los modelos representativos de los sistemas productivos y logísticos, será necesario, durante la simulación, llevar un registro del valor actual del tiempo simulado mientras se desarrolla el experimento de simulación, así como un mecanismo para hacer avanzar este tiempo de un valor a otro. A la variable que determina el tiempo actual en un experimento de simulación se le suele denominar reloj.

Cuando se utiliza un lenguaje de ordenador de propósito general para realizar la simulación, no se define explícitamente las unidades (horas, minutos...) con las que va a trabajar el reloj, sino

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