Principios De Telecomunicaciones

Elementos clave para garantizar el éxito de un modelo de simulación

En este siguiente ensayo se hablara acerca de unos puntos indispensables que se deben tomar en cuenta y de llevar acabo para realizar exitosamente un modelo de simulación, independientemente de los beneficios que conlleva la simulación, es imposible garantizar que un modelo tendrá éxito.

Primero que nada se introducirá algunas razones del porque no se pueden obtener los resultados que uno desea en un modelo de simulación:

Para poder llegar a conclusiones estadísticas validas a partir de los modelos de simulación es necesario que las variables aleatorias de respuesta estén en estado estable. Cuando el modelo consta de más de una variable de decisión, es difícil que estas alcancen un estado estable al mismo tiempo.

Otro problema también seria las variables de respuestas mal definidas, por tanto si la variable de respuesta seleccionada no es apropiada será imposible tomar decisiones que tengan impacto en la operación del sistema bajo estudio

Errores al establecer las relaciones entre las variables aleatorias es un error muy común de programación, el olvidar las relaciones lógicas que existen entre las variables aleatorias del modelo o minimizar su impacto, el hecho de no identificar correctamente estas variables hace que el sistema no se lleve a su máxima capacidad.

Errores al determinar el tipo de distribución asociado a las variables aleatorias del modelo es un problema muy similar al ya mencionado anteriormente, pero, en este caso lo que se vendría utilizando erróneamente son las distribuciones que responden únicamente a un intento de simplificar los estudios estadísticos.

Falta de un análisis estadístico de los resultados es uno de los problemas mas comunes por el que la simulación puede llegar a ser un objeto de critica, radica en asumir que se trata de una herramienta de optimización. Por esto es necesario realizar varias corridas a fin de producir diferentes resultados finales para las variables de respuesta para obtener un resultado de intervalos de confianza que pueden dar un rango en donde encontrar los valores definitivos.

El uso incorrecto de la información obtenida es un problema que se presenta en ocasiones ya que la información recabada para realizar el estudio es información errónea o simplemente no esta en el formato que se desea o no tiene la presentación que se requiere para la información. Esto como consecuencia hace que si se utiliza información que no es depurada o correctamente analizada, es muy probable que la precisión de los resultados del estudio se vea afectada.

La falta o exceso de detalle en el modelo es otro de los puntos importantes que ahí que considerar ya que ahí que tener en cuenta el nivel de detalle de un modelo. Algunas veces el modelo se simplifica tanto que tiende a malinterpretarse y no dar a entender lo que en verdad significa cuando esto sucede, pasa que los subprocesos no son apreciables en su cien por ciento.

Por otra parte si el modelo se hace demasiado detallado, puede extenderse el tiempo de su creación y análisis el cual a su ves conlleva a que el costo incremente sustancialmente. Es labor del encargado de la simulación sugerir y calificar los niveles de detalle que se requieren en el modelo resaltando los alcances y las limitaciones que tienen es cada uno de ellos.

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