Simulacion

1.1 Introducción a la simulación.

Simulación es un área de estudio que forma parte de la Investigación de Operaciones (IDO), La cual es usada prácticamente en todas las áreas de estudio conocidas. Simulación permite estudiar un sistema sin tener que realizar experimentación sobre el sistema real. Sin embargo, esta no es la única forma de estudiar un sistema; otra posibilidad es construir un modelo análitico conformado por un conjunto de ecuaciones (generalmente diferenciales) que representan al sistema para luego resolverlo para diferentes situaciones, o bien plantear un modelo de optimización que pretende proporcionar la mejor estrategia que el sistema debe adoptar para funcionar mejor de acuerdo con alguna medida de rendimiento establecida en la "función objetivo" y satisfaciendo las diversas condiciones del problema, establecidas en "las restricciones". Los modelos que se obtienen como un conjunto de ecuaciones se denominan con frecuencia modelos analíticos, es decir modelos de ecuaciones diferenciales o de optimización.

1.2 Definiciones y aplicaciones

Para comprender mejor la simulación es necesario estudiar a fondo sus conceptos y definiciones, por este motivo se presentan los siguientes conceptos:

Tiempo de simulación: Es el tiempo total de la realidad que tarda el simulador en correr un modelo experimental y arrojar los resultados de la simulación.

Evento: Actividad que influye una variación en las variables del modelo y que puede modificar los resultados finales del simulador.

Actividad: Acción específica y delimitada que implica un tiempo y una reacción la cual puede representar un cambio en los resultados finales, pero a diferencia de un evento estas actividades son inestables e imprecisas puesto que dependen de un operador humano que nunca realiza una actividad igual.

Tiempo real: Es cuando un segundo de una simulación es exactamente igual a un segundo de la vida real y estas simulaciones se usan cuando los procesos no son muy largos o cuando se necesita analizar detalladamente a un sistema.

Tiempo acelerado: Esta simulación se usa cuando un proceso es demasiado largo y no se requiere de un análisis profundo y un mes de simulación puede hacerse en tan solo unos minutos de la vida real.

Aplicaciones de la Simulación

Las áreas de aplicación de la simulación son muy amplias, numerosas y diversas, basta mencionar sólo algunas de ellas: Análisis del impacto ambiental causado por diversas fuentes, análisis y diseño de sistemas de manufactura, análisis y diseño de sistemas de comunicaciones, análisis de grandes equipos de cómputo, análisis de un departamento dentro de una fábrica, adiestramiento de operadores, análisis financiero de sistemas económicos, evaluación de sistemas tácticos o de defensa militar.

La simulación se utiliza en la etapa de diseño para auxiliar en el logro o mejoramiento de un proceso o diseño o bien a un sistema ya existente para explorar algunas modificaciones.

Cuando una empresa quiere implementar un nuevo sistema de producción o abrir una nueva planta o incluso fabricar un nuevo producto. En estos casos una simulación nos podría ayudar a decidir qué tan eficiente sería un modelo además de mostrarnos los errores que este también podría generar, de este modo podemos crear una estrategia optima y eficaz que sea rentable.

1.3 Estructura y características de la simulación de eventos discretos.

También conocida como simulación de tiempo continuo lo cual quiere decir que

una vez iniciado la simulación no se detendrá hasta vela terminado, esta técnica está

apoyada en su totalidad de softwares especializados.

Sus principales características son:

Están basadas en su totalidad por actividades lógicas y matemáticas.

El modelo va cambiando parcialmente conforme ocurren los eventos,

el sistema solo cambia cuando ocurre un evento estos cambios se van registrando

para poder comprender el comportamiento del modelo.

Cuando un evento se realiza el tiempo de la simulación avanza.

La lista de eventos pendientes va reduciéndose conforme los eventos se van realizando

La ejecución de un evento puede generar nuevos eventos.

Una simulación tiene que poder ser repetida múltiples ocasiones generando los

mismos resultados, siempre y cuando las variables sean las mismas.

Etapas

• Definición del sistema: Es entender el problema, estudiarlo y analizarlo, para poder

interpretar que es lo que buscamos y que es lo que necesitamos de este modo

podemos generar una simulación más adecuada a lo que nosotros necesitamos

• Formulación del modelo: Es la creación teórica de un posible modelo que ya

Hemos delimitado e identificado todas sus variables que pueden afectar el resultado.

Esto es teórico que nos ayudara a introducir el modelo al software

• Recolección de datos: Es el proceso de estudiar el sistema he identificar las

variables de este. Una vez identificadas estas variables se tiene que tomar un registro

de ellas generando datos históricos que estadísticamente podrían predecir el

comportamiento del sistema. E ahí la importancia de los datos.

• Implementar el modelo en el programa de computadora:

En este paso solo es diseñar una solución a nuestro problema e introducirla a un

software especializado, para que este programa basado en herramientas matemáticas

y estadísticas pueda generar los resultados de un modelo que más se asemejan a la

realidad y que es probable que ocurra.

• Verificar el modelo: Es la comprobación de que nuestro simulador está bien

hecho , tomando en cuenta a todas nuestras variables y por lo tanto comprobaremos

que los resultados obtenidos son los que deseamos.

• Validar el sistema: Esto no es más que la aprobación del modelo puesto que

ya comprobamos que está bien diseñado y que cubre nuestras necesidades y está

listo para usarse.

• Experimentar: Esto implica correr varias veces el programa para comparar los

resultados y embace a estos crear nuestra estrategia que solucione nuestros

problemas de la forma más eficiente.

• Interpretar los datos arrojados por el programa:

No es mas que la evaluación de los pro y los contras que genera ese modelo

y basándose en estos datos interpretar si ese sistema es eficiente y factible o

definitivamente hay que intentarlo con otros modelos.

• Documentar: Es plasmar nuestro modelo ya comprobado y bien definido para

poderlo presentar ante los interesados, capacitarlos y adaptarlos para aplicar este

nuevo modelo que tiene por objeto la mejora.

Un evento puede provocar un cambio en el valor de algún atributo de alguna entidad, puede crear o destruir una entidad, o puede iniciar o detener una actividad.

1.4. Sistemas, modelos y control.

El concepto de sistema en general esta sustentado sobre el hecho de que ningún sistema puede existir aislado completamente y siempre tendrá factores externos que lo rodean y pueden afectarlo.

Los objetivos que se persiguen al estudiar uno o varios fenómenos en función de un sistema son aprender como cambian los estados, predecir el cambio y controlarlo, todo sistema consta de 3 características; Tienen fronteras, existe dentro de un medio ambiente y tiene subsistemas, el medio ambiente es el conjunto de circunstancias dentro de las cuales esta una situación problemática, mientras que las fronteras distinguen las entidades dentro de un sistema de las entidades que constituyen su medio ambiente.

Conceptos Básicos de Sistemas

Entidad: "Una entidad es algo que tiene realidad física u objetiva y distinción de ser o de carácter".

Las entidades tienen ciertas propiedades que los distinguen a unas de otras.

Relación:"Relación es la manera en la cual dos o mas entidades dependen entre si". Relación es la unión que hay entre las propiedades de una o mas entidades; por consiguiente, el cambio en alguna propiedad de una entidad ocasiona un cambio en una propiedad de otra entidad.

Estructura: Es un conjunto de relaciones entre las entidades en la que cada entidad tienen una posición, en relación a las otras, dentro del sistema como un todo.

Estado: El estado de un sistema en un momento del tiempo es el conjunto de propiedades relevantes que el sistema tiene en este momento. Cuando se habla del estado de un sistema, entiende los valores de los atributos de sus entidades. Analizar un sistema supone estudiar sus cambios de estado conforme transcurre el tiempo.

Modelación de sistemas

Puede ser una representación formal de la teoría o una explicación formal de la observación empírica, a menudo es una combinación de ambas. Los propósitos de usar un modelo son los siguientes:

1. Hace posible que un investigador organice sus conocimientos teóricos y sus observaciones empíricas sobre un sistema y deduzca las consecuencias lógicas de esta organización.

2. Favorece una mejor comprensión del sistema.

3. Acelera análisis.

4. Constituye un sistema de referencia para probar la aceptación de las modificaciones del sistema.

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