Simulacion

SIMULACIÓN

Simulación es el desarrollo de un modelo lógico-matemático de un sistema, de tal forma que se obtiene una imitación de la operación de un proceso de la vida real o de un sistema a través del tiempo. Sea realizado a mano o en una computadora, la simulación involucra la generación de una historia artificial de un sistema; la observación de esta historia mediante la manipulación experimental, nos ayuda a inferir las características operacionales de tal sistema.

El desarrollo del modelo incluye la construcción de ecuaciones lógicas representativas del sistema y la preparación de un programa computacional. Una vez que se ha validado el modelo del sistema, la segunda fase de un estudio de simulación entra en escena, experimentar con el modelo para determinar cómo responde el sistema a cambios en los niveles de algunas variables de entrada. Los términos "sistema" y "modelo" también son importantes en la definición descrita.

Un sistema es una colección de variables que interactúan entre sí dentro de ciertos límites para lograr un objetivo. El modelo por su parte es una representación de los objetos del sistema y refleja de manera sencilla las actividades en las cuales esos objetos se encuentran involucrados

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN

Ya que la simulación es en muchas ocasiones una herramienta apropiada de análisis, es preciso considerar las ventajas y desventajas de su utilización.

Ventajas

1. Una vez construido, el modelo puede ser modificado de manera rápida con el fin de analizar diferentes políticas o escenarios.

2. Generalmente es más barato mejorar el sistema vía simulación, quí hacerlo directamente en el sistema real.

3. Es mucho más sencillo comprender y visualizar los métodos de simulación que los métodos puramente analíticos.

4. Los métodos analíticos se desarrollan casi siempre, para sistemas relativamente sencillos donde suele hacerse un gran número de suposiciones o simplificaciones, mientras que con los modelos de simulación es posible analizar sistemas de mayor complejidad o con mayor detalle.

5. En algunos casos, la simulación es el único medio para lograr una solución.

Desventajas

1. Los modelos de simulación en una computadora son costosos y requieren mucho tiempo para desarrollarse y validarse.

2. Se requiere gran cantidad de corridas computacionales para encontrar "soluciones óptimas", lo cual repercute en altos costos.

3. Es difícil aceptar los modelos de simulación.

4. Los modelos de simulación no dan soluciones óptimas.

5. La solución de un modelo de simulación puede dar al analista un falso sentido de seguridad.

TIPOS DE MODELOS DE SIMULACIÓN.

1. Modelos De Simulación Estática Vs. Dinámica

Un modelo de simulación estática, se entiende como la representación de un sistema para un instante (en el tiempo) en particular o bien para representar un sistema en el que el tiempo no es importante, por ejemplo la simulación Montecarlo; en cambio un modelo de simulación dinámica representa a un sistema en el que el tiempo es una variable de interés, como por ejemplo en el sistema de transporte de materiales dentro de una fabrica, una torre de enfriamiento de una central termoeléctrica, etc..

2. Modelos De Simulación Determinista Vs Estocástica

Si un modelo de simulación no considera ninguna variable importante, comportándose de acuerdo con una ley probabilística, se le llama un modelo de simulación determinista. En estos modelos la salida queda determinada una vez que se especifican los datos y relaciones de entrada al modelo, tomando una cierta cantidad de tiempo de cómputo para su evaluación. Sin embargo, muchos sistemas se modelan tomando en cuenta algún componente aleatorio de entrada, lo que da la característica de modelo estocástico de simulación.

Un ejemplo sería un sistema de inventarios de una fábrica, o bien el sistema de líneas de espera de una fabrica, etc. Estos modelos producen una salida que es en si misma de carácter aleatorio y ésta debe ser tratada únicamente para estimar las características reales del modelo, esta es una de las principales desventajas de este tipo de simulación.

3. Modelos De Simulación Continuos Vs Discretos

Los modelos de simulación discretos y continuos, se definen de manera análogo a los sistemas discretos y continuos respectivamente. Pero debe entenderse que un modelo discreto de simulación no siempre se usa para modelar un sistema discreto. La decisión de utilizar un modelo discreto o continuo para simular un sistema en particular, depende de los objetivos específicos de estudio. Por ejemplo: un modelo de flujo de tráfico en una supercarretera, puede ser discreto si las características y movimientos de los vehículos en forma individual es importante. En cambio si los vehículos pueden considerarse como un agregado en el flujo de tráfico entonces se puede usar un modelo basado en ecuaciones diferenciales presentes en un modelo continuo.

Otro ejemplo: Un fabricante de comida para perros, requiere el auxilio de una compañía consultora con el objeto de construir un modelo de simulación para su línea de fabricación, la cual produce medio millón de latas al día a una velocidad casi constante. Debido a que cada una de las latas se representó como una entidad separada en el modelo, éste resulto ser demasiado detallado y por ende caro para correrlo, haciéndolo poco útil. Unos meses más tarde, se hizo una reformulación del modelo, tratando al proceso como un flujo continuo. Este nuevo modelo produjo resultados precisos y se ejecuto en una fracción del tiempo necesario por el modelo original.

¿CUÁNDO SE DEBE UTILIZAR LA SIMULACIÓN?

1. Cuando no se tiene el modelo matemático definido

2. Formulación exacta del sistema

3. Cuando se tienen las fórmulas analíticas y se necesita un modelo para ponerlas a funcionar

4. El costo o la corrida de un modelo no es costosa

5. Cuando al ver un proceso físico, el cual nosotros queremos conocer, la simulación es la única forma (posibilidad) que tenemos para conocer

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