unidad1 simulacion

8/3/2019 UNIDAD1 simulacion

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SIMULACION.UNIDAD 1Introducción a la

simulación.



¿que es la SIMULACIÓN?

Simulación es una técnica numérica para conducir

experimentos en una computadora digital. estos

experimentos comprenden ciertos tipos derelaciones matemáticas y lógicas, las cuales son

necesarias para describir el comportamiento y la

estructura de sistemas complejos del mundo real a

través de largos periodos de tiempo.

Thomas h. Naylor



Simulación es el desarrollo de un modelo lógicomatemático de un sistema, de tal forma que se tiene unaimitación de la operación de un proceso de la vida real

ode un sistema a través del tiempo. La simulacióninvolucra la generación de una historia artificial de unsistema, la observación de esta historia mediante la

manipulación experimental, nos ayuda a inferir lascaracterísticas operacionales de tal sistema.JERRY BANKS



simulación es una técnica numérica para realizar

experimentos en una computadora digital. estos

experimentos involucran ciertos tipos de modelos

matemáticos y lógicos que describen elcomportamiento de sistemas de negocios,

económicos, sociales, biológicos, físicos o químicos

a través de largos periodos de tiempo.

H. MAISEL Y G. GNUGNOLI



Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar

un modelo de un sistema o proceso real y

conducir experimentos con el propósito deentender el comportamiento del sistema o

evaluar varias estrategias para la operación del

sistema.



INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN

La planeación e implementación de proyectoscomplejos en los negocios, industrias y gobiernorequieren de grandes inversiones, razón por la que esindispensable realizar estudios preliminares paraasegurar su conveniencia de acuerdo a su eficiencia yejecución económica para proyectos de cualquiertamaño.

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La simulación de sistemas ofrece un método paraanalizar el comportamiento de un sistema. Aunque los

sistemas varían en sus características y complejidades, lasíntesis de la formación de modelos, la ciencia de lacomputación, y las técnicas estadísticas que representaeste tipo de simulación constituye un conjunto útil de

métodos para aprender sobre estas características ycomplejidades e imponerles una estructura.



VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE SIMULACIÓN

VENTAJAS

No es necesario interrumpir las operaciones de lacompañía.

Proporciona muchos tipos de alternativas posibles deexplorar.La simulación proporciona un método más simple desolución cuando los procedimientos matemáticos son

complejos y difíciles.La simulación proporciona un control total sobre eltiempo, debido a que un fenómeno se puede acelerar.A uxilia el proceso de innovación ya que permite al

experimentador observar y jugar con el sistema.



VENTAJAS

Una vez construido el modelo se puede modificarde una manera rápida con el fin de analizardiferentes políticas o escenario. Permite análisis de

sensibilidadGeneralmente es más barato mejorar el sistema víasimulación que hacerlo en el sistema real.Es mucho más sencillo visualizar y comprender losmétodos de simulación que los métodos puramenteanalíticos. Da un entendimiento profundo delsistema



VENTAJAS

En algunos casos, la simulación es el único mediopara lograr una solución.

Da soluciones a problemas "sin" solución analítica

Permite analizar el efecto sobre el rendimientoglobal de un sistema, de pequeños cambiosrealizados en una o varias de sus componentes



VENTAJAS

El análisis del modelo del sistema puede permitirla sugerencia de posibles mejoras del sistema real,así como detectar las variables más influyentes en

el rendimiento del mismo.Permite la experimentación en condiciones quepodrían ser peligrosas o de elevado costeeconómico en el sistema real.La simulación suele ser utilizada también con unaperspectiva pedagógica para ilustrar y facilitar lacomprensión de los resultados que se obtienenmediante las técnicas analíticas.



DESVENTAJAS

La simulación es imprecisa, y no se puede medirel grado de su imprecisión.

Los resultados de simulación son numéricos; portanto, surge el peligro de atribuir a los números ungrado mayor de validez y precisión.Los modelos de simulación en una computadora

son costosos y requieren mucho tiempo paradesarrollarse y validarse.



DESVENTAJAS

Se requiere gran cantidad de corridas computacionalespara encontrara soluciones, lo cual representa altos

costos.Es difícil aceptar los modelos de simulación y difícil devenderLos modelos de simulación no dan soluciones óptimas.

La solución de un modelo de simulación puede dar alanálisis un falso sentido de seguridad.Requiere "largos" periodos de desarrollo



1.2. Conceptos básicos de modelación.

Mapa Conceptual.

Modelado ySimulación

Simulación x

Eventos

ProyectosSimulación

Colas enSerie

Colas conun servidor

Colas enParalelo

InventariosGeneració

n de VA

ModelosComplejos



1.2. Conceptos básicos de modelación.

Para modelar y resolver problemas de simulación

dentro de un sistema, es conveniente definir y

comprender los conceptos.

Sistema. Se define como un grado o conjunto de

objetos reunidos en alguna interacción o

interdependencia bien definida, para alcanzar una o

mas metas.



Conceptos básicos de modelación.

¿Qué es un sistema?

Límite del

sistema

Parte del

sistema

Relación

Es un conjunto de partes inter-relaciondas.Existe en un medio ambiente separado por sus límites.

Persigue un objetivo.

Dependen del observador.



Conceptos básicos de modelación.

Ejercicio

¿Todos los sistemas son iguales?¿De qué depende?



Definición de los sistemas

Estructural

Se define el sistema identificando y describiendo cada

una de sus partes. Se considera que luego de hacer esto se

puede conocer al sistema.

Funcional

Se define el sistema considerando cada una de sus partes

como una caja negra y conociendo las interrelaciones queexisten entre ellas. Se conoce la sistema, si es que se

conoce su dinámica.



Ejercicio.

Clasifica a qué tipo de definición corresponde cada uno de los

siguientes sistemas.

Diagrama de un circuito electrónico.

Plano de una casa.

Diagrama de procesos de una organización.

Organigrama.

Modelo de control de una planta.

Modelo epidemiológico de una enfermedad.



Propiedades de los sistemas

Sinergia.

La interrelación de las partes es mayor o menor que la

simple suma de las partes.

Entropía

Indica el grado de desorden del sistema. Se puede reducir

la entropía ingresando información al sistema.

Equilibrio homeostático.

Equilibrio dinámico



Ejercicio

¿Cómo colocar 8 reinas en un tablero de ajedrez

de tal manera que no se ´comanµ entre ellas?



¿Dónde están los sistemas?

Los sistemas son constructos mentales.Corresponden a la representación mental de los objetos delmundo real.

Cada sistema depende del punto de vista del observador(modelador).Corresponden a modelos de la realidad (modelo mental)

Diferentes Personas Diferentes Visiones Diferentes Sistemas



MODELOS

Es una abstracción de la realidad.

Es una representación de la realidad que ayudaa entender cómo funciona.

Es una construcción intelectual y descriptivade una entidad en la cual un observador tieneinterés.

Se construyen para ser transmitidos. Supuestos simples son usados para capturar el

comportamiento importante.



MODELOS

Un modelo es un sistema desarrollado para entender larealidad y en consecuencia para modificarla.No es posible modificar la realidad, en cierta dirección, si es

que no se dispone de un modelo que la interprete.



Ejercicio

Modelar la siguiente realidad

¿Qué aspecto es importante?

¿De quién depende la importancia?



Modelos

Modelo

SistemaReal

Observador



¿Para qué sirve un modelo?

Ayuda para el pensamiento

Ayuda para la comunicación

Para entrenamientoe instrucción

Ayuda para la experimentación

Herramienta de predicción



Modelos Mentales y Formales

Modelos Mentales. Depende de nuestro punto

de vista, suele ser incompletos y no tener un

enunciado preciso, no son fácilmente

transmisibles. Ideas, conceptualizaciones

Modelo Formales. Están basados en reglas,

son transmisibles. Planos, diagramas,

maquetas



Ejercicio

Identifica a qué categoría (mental o formal) pertenecen los

siguientes sistemas:

Opinión sobre el nuevo gabinete.

Dibujo hecho a mano acerca de la nueva casa.

Plano de la nueva casa.

Modelo de clases o objetos del área de ventas.

Orden en que llegan los insumos a una máquina.

Distribución de probabilidad del orden en que llegan los

insumos a una máquina.

Orden que sigue un documento para ser aprobado.



Modelos Icónicos y Abstractos

Modelos físicos

Modelos a escalaModelos analógicosSimulación porcomputadoraModelos matemáticos.

Planta pilotoModelo de un átomo, globoterráqueo, maquetaReloj, medidores de voltaje,gráfica de volumen/costoModelos de colas, modelos derobotsVelocidad, ecuacionesdiferenciales.

Exactitud

icónico abstracto

Abstracción



Ejercicio

Relaciona las siguientes dos listas.

Identificar qué modelo(s) se usa(n) para representar los siguientes aspectos de

la realidad.

Indicar el tipo de modelo.

Oficina Bancaria

Temperatura

Edificio

PaísEmpresa

Software

Epidemia

Reacción Nuclear

TermómetroMapaPlano

OrganigramaFlujo GramaDiagrama CausalCola M/M/1Modelo Matemático

Realidad Modelo



TIPOS DE MODELOS



Tipos de modelos

Estocástico. Uno o más parámetros aleatorios. Entradasfijas produce salidas diferentes

Determiní stico. Entradas fijas producen salidas fijas

Estático. Estado del sistema como un punto en el tiempo Dinámico. Estado del sistema como cambios en el

tiempo

Tiempo-continuo. El modelo permite que los estados

del sistema cambien en cualquier momento. Tiempo-discreto. Los cambios de estado del sistema se

dan en momentos discretos del tiempo.



Estocástico - Determinístico

Estocástico Si el estado de la variable enel siguiente instante de tiempo

no se puede determinar con losdatos del estado actual

Método analítico: usaprobabilidades paradeterminar la curva dedistribución de frecuencias

Determiní sticoSi el estado de la variable enel siguiente instante de tiempose puede determinar con losdatos del estado actual.

Método numérico: algúnmétodo de resolución analítica



Continuo - Discreto

ContinuoEl estado de las variablescambia continuamente como unafunción del tiempo

Método analítico: usarazonamiento de matemáticasdeductivas para definir y

resolver el sistema

Discreto El estado del sistema cambiaen tiempos discretos del tiempo

Método numérico: usaprocedimientoscomputacionales para resolver

el modelo matemático.



Estático - Dinámico

EstáticoSi el estado de las variables nocambian mientras se realizaalgún cálculo

Método analítico: algún métodode resolución analítica.

Dinámico Si el estado de las variablespuede cambiar mientras serealiza algún cálculo

Método numérico: usaprocedimientoscomputacionales para resolver

el modelo matemático.



Estructura de un modelo de simulación

ci: variable exógena controlable ni: variable exógena no controlable

ei: variable endógena (estado del sistema) si: variable endógena (salida del sistema)

ci

nini

si

si

ei

ei

ei



¿Cuando es apropiado simular?

No existe una completa formulación matemática del

problema (líneas de espera, problemas nuevos).

Cuando el sistema aún no existe (aviones, carreteras).

Es necesario desarrollar experimentos, pero su ejecuciónen la realidad es difícil o imposible (armas,

medicamentos, campañas de marketing) Se requiere

cambiar el periodo de observación del experimento

(cambio climático, migraciones, población). No se puedeinterrumpir la operación del sistema actual (plantas

eléctricas, carreteras, hospitales).



Maneras de estudiar un sistema

Sistema

Experimentar con elsistema

Experimentar con un modelodel sistema

Modelofísico

Modelomatemático

Soluciónanalítica SIMULACIÓN



Ejercicio

Identifica qué problemas pueden ser estudiados mediante el uso

de modelos de simulación:

Decidir si construir o no la carretera entre una ciudad y otra. Decidir la aplicación de una nueva vacuna.

Probar la efectividad de un sistema de armamento.

Decidir si es conveniente o no construir un puente.

Decidir cuantas ventanillas de atención colocar en una nuevaoficina bancaria.

Decidir cuantos puntos de atención a clientes colocar.

Decidir si construir o no una central nuclear en Teposcolula.



SIMULACIÓN CONTINUA Y DISCRETA



Ejercicio

1. ¿Cuál es la diferencia entre modelado y simulación?.

2. ¿Se puede modelar sin simular?

3. ¿Se puede simular sin modelar?

4. Indique que relación se cumple:1. Modelado Definición estructural

2. Modelado Definición funcional3. Simulación Definición estructural

4. Simulación Definición funcional



Proyecto de simulación

Análisis deProblemas

Recolección deDatos

Construcción delModelo

Diseño deExperimentos

Análisis deresultados

ValidaciónVerificación

S

I

M

U

L

A

C

I

O

N

Reporte

I

M

P

L

A

N

T

A

C

I

O

N



1. Analisis del problema



Formulación y definición del sistema

Se inicia en la administración de la empresa. Quiénsabe que tiene un problema, pero no sabe definirlo.

1. La formulación del problema no se hace una sola vez, se

hace a través de todo el proyecto.2. Se define los objetivos del estudio (objetivos y metas).

3. Se define el sistema a estudiar.

4. Se define los límites del sistemas , sus alcances y limitaciones

(restricciones de la abstracción).5. Se especifica el diagrama de flujo lógico.



Formulación y definición del sistema

ProblemaObjetivos yMetas

SistemaAlcances yLimitaciones

Flujo-Grama



Problemas, Objetivos y Metas

Problema. Alguna amenaza, incremento de costos, información

desconocida, riesgos o contradicciones. Se plantea como unconjunto de síntomas, aún no se conoce las causas.

Objetivo. Resolver el problema o cómo resolver el problema. El objetivo no es conocer las causas del problema. Se orienta a la solución del problema.

Meta Conjunto de actividades para lograr el objetivo planteado. Por lo general se puede medir.



Sistema

Identificar el entorno de actividad. Identificar entidades (Pedidos, Piezas, Tipos de Pieza y

Productos) Identificar atributos por entidad (Cantidad de Pedidos,

tipos de pieza, tipo de máquina) Identificar variables y parámetros de entrada. Identificar relaciones entre variables y parámetros. Identificar variables de estado

Alcances y Limitaciones. Corresponde a los límites delestudio, límites internos o externos.



2. Recolección de datos



Recolección de datos

Se recopila datos de la realidad con la finalidad deestimar las variables y parámetros de entrada.

Se debe decidir: Cómo recopilar la información Qué datos se necesita y si son importantes.

En caso de tener variables aleatorias: Identificar la distribución de frecuencias. Verificar si la distribución no cambia en el tiempo. Validar la sensibilidad del modelo ante diferentes distribuciones

de probabilidad.



¿Qué variables considera importantes?

¿Qué parámetros considera importantes?

¿Es práctico recolectar todos los datos y luegoseleccionar aquellos de nuestro interés o esconveniente primero analizar las variablesimportantes y luego recolectar los datos?



3. Construcción del modelo



Formulación del modelo

Es la reducción o abstracción del sistema real a undiagrama de flujo lógico, donde se identifican loselementos, las variables y los eventos importantes paracumplir el objetivo del estudio.

Se define el nivel de detalle del estudio (o nivel desimplificación). Un modelo detallado puede implicar mucho tiempo en su

implementación. Un modelo simplificado no le va ha permitir lograr el objetivo

planteado.



Estructura del Sistema

Gráfico del Sistema.

Elementos del Sistema. Entidades.

Atributos. Actividades.

Análisis del Sistema Eventos.

Eventos Principales

Variables

Tiempo.

Contadores

Estado del Sistema

Diagrama de Flujo

Programa Principal

Eventos Principales

Variables Aleatorias Distribución Frecuencia



Traslación del modelo

Se decide el lenguaje de programación o elsoftware de simulación a usar.

Software de Simulación GPSS, Arena, Simscript, Simula, Promodel.

Dynamo, Powersim

Lenguajes de Propósito General Java, C, Pascal, Delphi, Visual Basic, etc



4. Verificación



VERIFICACIÓN y VALIDACION

Es el proceso de llevar a un nivel de confianza delusuario referente a cualquier inferencia acerca de unsistema es correcta.

Pero no se puede probar si un simulador es correcto o´verdaderoµ.

Lo que importa es la utilidad operativa del modelo yno la verdad de su estructura.

Se hacen pruebas a lo largo de su desarrollo: Validar la sensibilidad del modelo.

Prueba de las suposiciones.

Prueba de transformaciones E-S



Verificación

Para asegurar que el modelo se comporta de la manera queel experimentador desea.

Se verificar si el modelo está correctamente construido.

Se verifica si el modelo se ha construido de acuerdo a lasespecificaciones.

Se realiza por inspección a lo largo del proyecto.

Código del modeloEspecificación del modelo

Esta BienEsta Bien



5. Validacion



VALIDACIÓN

Prueba la concordancia entre el desempeño del modelo y eldesempeño del sistema real.

Examina el ajuste del modelo.

Sólo se puede hacer en la realidad

Un buen modelo es aquel que se ajusta mejor a los datos y por lotanto se puede usar para predecir la realidad.

Todos los modelos de simulación corresponden a hipótesis sujeta avalidación.

realidad

modelo

e s

se

Sistema ok



6. Diseño de experimentos



Experimentación

Una vez validado el modelo se realiza laexperimentación que consiste en generar los datosdeseados y realizar el análisis de sensibilidad de losíndices requeridos.

El análisis de sensibilidad consiste en variar losparámetros del sistema y la observación del efecto enla variable de interés



Planeación Estratégica

Se relaciona a cómo diseñar y experimentar con elmodelo de simulación, con la finalidad de: Reducir el número de pruebas experimentales. Proporcionar una estructura para el proceso de aprendizaje del

investigador. Los objetivos de la experimentación son:

Encontrar la combinación valores de parámetros que optimizan lavariable de interés.

Explicar la relación entre la variable de interés y las variablescontrolables.

La experimentación ayuda a conocer el sistema materiade la simulación.



Planeación Táctica

Implica aspectos de eficiencia y se relaciona a cómollevar a cabo cada experimento.

Problema de interés:

Condiciones de inicio para llegar a un estado deseado, dadoque al iniciar una corrida debe pasar cierto tiempo paraalcanzar las condiciones de equilibrio representativas del mundoreal.

Necesidad de reducir la varianza de la respuesta, dado que se

requiere minimizar el tamaño de la muestra requerida.

Posiblemente sea recomendable eliminar las primerascorridas del modelo de simulación.



7. Análisis de resultados



Interpretación

En esta etapa se realiza la interpretación de losresultados que arroja la simulación y basándose enesto se toma una decisión.

Se determina si el modelo de simulación es útil pararesolver el problema planteado al inicio de lainvestigación.

Posiblemente ahora con más conocimiento de causase puede determinar con mayor precisión ¿cuál esel problema a resolver?



8. Documentación



Documentación

Ayuda a incrementar la vida útil del modelo.

Se relaciona al proceso de desarrollo, operación eimplantación del modelo de simulación.

Ayuda al modelador a reconocer sus propioserrores y mejorar para un siguiente proyecto desimulación



9. Implementación



Implementacion

Para que un proyecto de simulación sea exitoso sedeben dar 3 condiciones:

Sea aceptado, entendido y usado.

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