Resumen De Sistemas

INGENIERIA DE SISTEMAS

SISTEMA.-

Es un conjunto de elementos con diferente función pero que siguen una secuencia para llegar a un mismo punto.

SISTEMAS.-

Forma de resolver un problema con ingenio, el sistema nace para satisfacer una necesidad actual y futuro.

El tamaño del sistema depende del tamaño del ambiente, el sistema esta compuesto de subsistemas y frontera depende donde fijemos las fronteras.

METODOLOGIA DE LA INGENIERIA DE SISTEMAS.-

Se basa en el uso de una serie de etapas conocida como el “ciclo básico de un sistema” cada etapa tiene sus propias características, para resolver el sistema tiene que pasa de etapa a etapa para esto hay un proceso básico de decisiones, el cual esta en función de varios factores como económicos, técnicos, etc.

CICLO BASICO DE UN SISTEMA.-

Comienza con la identificación de una necesidad y termina cuando se cumple su vida útil.

PROCESO BASICO DE DECISIÓN.-

Se utiliza para procesar una información y tener información ordenada.

Información:

A. Formulación de un modelo para evaluar. (Presas).

B. Síntesis de alternativas. (Presas de HºAº, tierra, etc.)

C. Análisis y pruebas. (Diseño de cada alternativa.)

D. Evaluación. (Se ve si cumple las especifs técnicas)

E. Decisión. (Se toma la decisión.)

Información.

CARÁCTER DE LA INGENIERIA DE SISTEMAS.-

TENDENCIA A CUANTIFICAR.

Da valor a cada una de las cosas para ver como nos afecta las restricciones. El conjunto de soluciones se llama espacio de soluciones factibles.

TENDENCIA A RESOLVER PROBLEMAS DE GRAN ESCALA.-

La computación tiende a resolver problemas grandes como ser: Problema económico del país, educación, mientras mas desmenuzado este el problema tendrá mejores soluciones, estos problemas se resuelve con subsistemas relacionados e inter-conectados entre si.

ENEMIGOS DE LA INGENIERIA DE SISTEMAS.-

Dentro de los enemigos de la ingeniería de sistemas se toma en cuenta dos:

1. Escépticos.- Estos no creen en nada y estos dicen que las ingeniería de sistemas no puede resolver todos los problemas y creen que el análisis de sistemas es un mito y un ejercicio intelectual sin futuro práctico. Los detalles del mundo real son un misterios por eso perdemos el tiempo queriendo resolver todos los problemas.

2. Deterministas.- Un determinista cree que el hombre no tiene control sobre todos los fenómenos, tampoco el hombre puede tener el control de hábitos del consumidor. Afirman que varias etapas de un ciclo de sistemas es un juego de adivinanzas sobre todo en la parte de planeación y ejecución.

REQUISITOS EN LA IMPLEMENTACION DE LA INGENIERIA DE SISTEMAS.-

1. Debe estar desde el inicio hasta el final del proyecto la ingeniería de sistemas.

2. Tratar de convencer a los usuarios dándole a conocer las ventajas que tiene el sistema mostrar la comodidad.

3. Hacerle tomar parte en la implementación del sistema o sea involucrar a la gente y hacerles participes en cada uno de los puntos como evaluación, planificación, etc.

4. Cuando se implementa un sistema valorar lo que se ha hecho anteriormente e utilizarlo en beneficio del sistema.

LA INGENIERIA DE SISTEMAS ANTE TOMA DE DECISIONES.-

El tomar la decisión aplicando la ingeniería de sistemas nos asegura en un buen porcentaje que se ha tomado la mejor decisión.

MODELOS

DEFINICION.-

El modelo es la representación simplificada de la realidad, los modelos pueden ser físicos, matemáticos.

Si es simplificada no tiene que distorsionar la realidad.

SU IMPORTANCIA DENTRO LA INGENIERIA DE SISTEMAS.-

Los modelos son herramientas de la ingeniería de sistemas, el modelo matemático tiene mayor importancia que el modelo físico y si se trabaja por separado el modelo físico tiene mayor importancia.

INTERRELACIÓN.-

Trata de tener una buena correlación entre los fenómenos futuros y la correlación entre lo que ocurrido.

Si conocemos E,P,I y se quiere conocer S Análisis o predicción.

Si conocemos E,P,I,S y se quiere conocer M Diseño o identificación y sintesis.

Si conocemos P,I,S,M, se quiere conocer E Control o detección.

Para realizar un modelo se debe seguir los siguientes pasos:

Identificar la necesidad.

Identificar los recursos y restricciones.

Analizar y determinar las características del modelo.

CLASIFICACION Y DESCRIPCIÓN DE MODELOS.-

1. Modelo físico.- Es un modelo tangible que lo podemos ver, consiste en reproducir en miniatura un objeto real, para ver mejor el comportamiento del sistema o modelo.

2. Modelo matemático.- Son modelos que no se puede ver, tocar, son expresiones matemáticas que representan el modelo. con relación al modelo físico el matemático es mas económico que el físico.

MODELO MATEMATICO ESTATICO.-

No varia con el tiempo consisten en ecuaciones algebraicas.

MODELO MATEMATICO DINAMICO.-

Son representadas por ecuaciones diferenciales. Se resuelven con Ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales.

Ecuaciones diferenciales ordinarias no varían en el espacio peros si con el tiempo.

Ecuaciones diferenciales parciales si varían en el espacio.

TECNICAS DE MODELOS MATEMATICOS.-

Son 6:

1. Análisis regresivo: Consiste en transformaciones lineales y no lineales que se pueden aplicar a modelos simples y estáticos.

2. Análisis de correlación: Esta se puede aplicar los lineales dinámicas y no paramétricas.

3. Técnica adaptativa: Se usa igual que el anterior.

4. Técnica expresiones en serie voterra: Se aplica lineales dinámicos y parametricos.

5. Cuasi linealización: Se aplica en modelos no lineales dinámicos y paramétricos.

6. Simulación y análisis de perturbaciones: Se aplica a complejos deterministicos y estocasticos donde E y S tienen muchos elementos.

TECNICAS DE INGENIERIA DE SISTEMAS

INVESTIGACION DE OPERACIÓN.-

La investigación de operaciones aplicado a la ingeniería civil nos sirve para tener una decisión adecuada investigando detalles de cada actividad para cumplir un objetivo y además inter relacionar actividades.

La investigación operativa coordina todas las actividades para alcanzar un objetivo, prevé todo imprevisto que puede aparecer en una obra.

La investigación operativa utiliza:

La programación lineal.

La programación entera.

La programación geométrica.

La programación no lineal.

Teoría de colas.

C.P.M. (Critical Path Method.)

PERT.

Optimización.

Programación dinámica.

FASES DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA.-

1. Formulación del problema.

2. Construcción del modelo matemático.

3. Desarrollo del procedimiento para obtener la solución.

4. Probar y evaluar el modelo y sus soluciones.

5. Análisis de perturbaciones en el modelo externas e internas.

6. La implementasión del resultado.

TECNICA DE LA SIMULACION.-

Es la técnica de diseñar un hecho, su objetivo es ayudar al analista para poder entender mejor la relación causa - efecto entre todas las variables del sistema.

Esta técnica se aplica en ultima instancia por ser muy cara.

Mucha incertidumbre Poca

incertidumbre

Pocos datos Buenos datos

Result. adecuados Result. excelentes Sis. físicos

Inadecuados Pobres Sis. no físicos

La simulación es imprecisa solo da estimaciones estadísticas con resultados inexactos.

La simulación compara alternativas pero no genera la óptima.

La simulación es una manera lenta y costosa de estudiar algún problema.

OPTIMIZACION.-

Es la mejor combinación de E, P, I, para obtener un resultado máximo o mínimo S.

La optimización busca la mejor solución pero esta solución no siempre es la más factible.

Puede haber N combinaciones de E, P, I, y esto nos puede dar un espectro de soluciones factibles de esto queda una función simple el cual se lo llama función objetivo y a esta función se aplica la maximización o minimización.

Ej:

f(x) es max. si de + pasa a -

f(x) es min. si de - pasa a +

PROGRAMACION LINEAL.-

Resuelve problemas para asignar de manera óptima recursos limitados a varias actividades en competencia.

Ej.

Excavación  M.O.  Herr. y Equipo

Cimiento HºCº  M.O.  Herr. y Equipo  Materiales

Zapatas HºAº  M.O.  Herr. y Equipo  Materiales

PROGRAMACION NO LINEAL.-

Esta es un área tan extensa que nos limitamos a decir que las relaciones matemáticas son no lineal.

PROGRAMACION DINAMICA.-

Las soluciones cambian con el tiempo, a diferencia de las otras no hay un modelo básico estándar mas bien esta es una técnica ineficaz para resolver problemas con muchas variables.

• Características apropiadas.-

1. El problema se puede dividir en etapas y en cada etapa hay que tomar una decisión para pasar a la otra.

2. Cada etapa contendrá varios lugares

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