Simulacion

LA SIMULACION

• Es un término muy amplio, en realidad existen varios enfoques para analizar problemas

– La Simulación requiere de MODELOS (validez)

• No es una solución analítica

– No obtiene resultados exactos (desventaja)

– Permite modelar sistemas complejos (ventaja)

• Es mejor una respuesta aproximada al problema correcto que una respuesta correcta al problema aproximado

• Es la técnica de modelado estocástico más útil, de mayor reconocimiento en diversos campos de aplicación

• Un modelo es una representación de un sistema pensada para unos objetivos. Un mismo sistema real puede tener varios modelos.

TIPOS DE SIMULACIÓN

Simulación Discreta:

Modelación de un sistema por medio de una representación en la cual el estado de las variables cambia instantáneamente en instante de tiempos separados. (En términos matemáticos el sistema solo puede cambiar en instante de tiempo contables).

Simulación Continua:

Modelación de un sistema por medio de una representación en la cual las variables de estado cambian continuamente en el tiempo. Típicamente, los modelos de simulación continua involucran ecuaciones diferenciales que determinan las relaciones de las tasas de cambios de las variables de estado en el tiempo.

Simulación Combinada Discreta-Continua:

Modelación de un sistema por medio de una representación en la cual unas variables de estado cambian continuamente con respecto al tiempo y otras cambian instantáneamente en instante de tiempo separados. Es una simulación en la cual interactúan variables de estado discretas y continuas.

Existen tres tipos de interacciones entre las variables de estado de este tipo de simulaciones:

-Un evento discreto puede causar un cambio discreto en el valor de una variable de estado continua.

-Un evento discreto puede causar que la relación que gobierna una variable de estado continua cambie en un instante de tiempo en particular.

-Una variable de estado continua de punto de partida puede causar que un evento discreto ocurra, o sea, programado.

Simulación Determinística y/o Estocástica:

Una simulación determinística es aquella que utiliza únicamente datos de entra determinísticos, no utiliza ningún dato de entrada azaroso. En cambio un modelo de simulación estocástico incorpora algunos datos de entrada azarosos al utilizar distribuciones de probabilidad.

Simulación estática y dinámica:

La simulación estática es aquella en la cual el tiempo no juega un papel importante, en contraste con la dinámica en la cual si es muy importante.

Simulación con Orientación hacia los eventos:

Modelaje con un enfoque hacia los eventos, en el cual la lógica del modelo gira alrededor de los eventos que ocurren instante a instante, registrando el estado de todos los eventos, entidades, atributos y variables del modelo en todo momento.

Simulación con Orientación hacia procesos:

Modelaje con un enfoque de procesos, en el cual la lógica del modelo gira alrededor de los procesos que deben seguir las entidades. Es cierta forma, es un modelaje basado en un esquema de flujo grama de procesos, el cual se hace es un seguimiento a la entidad a través de la secuencia de procesos que debe seguir.

SIMULACIÓN INFORMATICA

En informática la simulación tiene todavía mayor significado especializado: Alan Turing usó el témino "simulación" para referirse a lo que pasa cuando una computadora digital corre una tabla de estado (corre un programa) que describe las transiciones de estado, las entradas y salidas de una máquina sujeta a discreto-estado. La simulación computarizada de una

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