RESUMEN SIMULACION

RESUMEN SIMULACION
TEF: Instante en que ocurrirán los próximos eventos. Esta formada por variables que contienen el instante (tiempo) en
que se va a producir un tipo de evento.
TEI:
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Tiene 3 columnas (evento, EFNC, EFC)
Tiene tantas fila como eventos independientes haya.
Solo se puede escribir en la TEI eventos independientes o nada
Por tratarse de eventos independientes en la segunda columna (EFNC) solo puede escribirse un evento del
mismo tipo de la fila que le dio origen, es decir de la primera columna o nada.
Columna condición: Se pueden escribir en ella valores fijos o que permanezcan constantes durante la corrida, en caso
de escribirse variables estos deben ser de estado. Eventualmente pueden aparecer variables relacionadas con el tiempo.
Un evento es independiente cuando genera un EFNC igual a su evento
E a E: Siempre miro al futuro. Me ocupo de un evento por intervalo. Solo si tengo un dato encadenador de eventos.
Sistema cautivo: Una vez que entro soy atendido, no hay arrepentimiento.
Evento: modifica al vector de estado.
Modelos
Constituye una representación abstracta de un cierto aspecto de la realidad. La clave para construir un modelo radica en
identificar de manera adecuada los elementos cruciales, definirlos de manera precisa y operativa y establecer las
principales relaciones entre ellos.
Clasificación:
 Modelos deterministicos: Ni las variables exógenas ni las endógenas pueden ser variables al azar, es decir que
existen relaciones exactas para las características de operación en lugar de fdp. Se los resuelve con inv. Oper.
 Modelos estocásticos: Por lo menos una de las de operación esta dada por una fdp. Se resuelve con simulación.
 Modelos estáticos: No toman en cuenta explícitamente a la variable tiempo.
 Modelos dinámicos: Son los modelos matemáticos que tratan interacciones que varían con el tiempo.
Simulación
Es una técnica que permite construir modelos de un sistema real y operarlos (realizar experimentos) en hipotéticas
condiciones exteriores con el objetivo de predecir el comportamiento esperado del sistema real a partir de la información
generada en el modelo.
Es la generación de posibles estados del sistema por medio del modelo que lo representa.
Se utiliza porque ensayar sobre sistemas reales puede llevar a la destrucción de los mismos, ensayar sobre sistemas
reales (prototipos) puede ser muy costoso, y en los estudios determinados sistemas puede interesar alterar las escalas
de tiempo.
El objetivo es la obtención de información decisoria que permita mejorar la predicción implícita en toda decisión.
Proceso de toma de decisión:
Realidad
Alternativas
decisorias
(Ui)
Resultados
Yi
Toma de
decisiones
Yi= Ri(Ui) El conocimiento
de las relaciones Ri permitirá predecir que resultado (comportamiento) se obtendrá como consecuencia de cada una de
las posibles acciones y por lo tanto elegir la mejor.
(ver grafico de pag 4)
Etapas de un proceso de simulación
 Formulación del problema: Definir los objetivos de nuestra investigación.
 Recolección y procesamiento de información tomada de la realidad: Para generar el modelo
adecuadamente y que este modele la realidad.
 Formulación del modelo: A partir de los datos tomados de la realidad y aplicando las hipótesis se formula el
modelo comenzando por un modelo descrito, de expresión verbal, hasta llegar a un modelo expresado en un
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lenguaje de computación. También se incluye la estimación de los parámetros de las características
operacionales a partir de los datos reales.
Decisiones sobre el modelo: Se evalúa la calidad del modelo a medida que este avanza y se toman decisiones
para ajustarlo al logro de los objetivos. También hay que validar el modelo respecto de la realidad, se valida las
hipótesis. El modelo pondrá ser perfecto pero no ser representativo para el objetivo planteado.
Decisiones sobre la realidad: Las decisiones sobre la realidad se tomaran a partir de información predicativa
basada en el comportamiento del modelo.
Fundamentos racionales de la simulación en computadoras
 La simulación hace posible estudiar y experimentar con las complejas interacciones que ocurren en el interior de
un sistema dado.
 A través de la simulación se puede estudiar los efectos de ciertos cambios a hacer alteraciones de su modelo y
observar los efectos de estos en el comportamiento del sistema.
 La observación detallada de lo que se esta simulando conduce a un mejor entendimiento del mismo y
proporciona sugerencias para mejorarlo.
 La simulación puede ser usada como recurso pedagógico, para el análisis estadístico y sobre todo en la toma de
decisiones.
 La simulación de sistemas complejos puede producir un valioso y profundo conocimiento acerca de cuales
variables son las mas importantes y como se relacionan entre si.
 La simulación permite experimentar con situaciones nuevas acerca de las cuales tenemos muy poca o ninguna
información, con el objeto de estar preparados para alguna eventualidad.
 La simulación puede servir para ensayar nuevas políticas y reglas de decisión en la operación de un sistema.
 Permite dividir un sistema complejo en subsistemas
 Permite detectar obstáculos y otros problemas que resulten de la operación del sistema.
Metodología E a E
1. Fijación de las condiciones iniciales del modelo
2. Determinación del instante T en que ocurrirá el próximo evento  (Tabla de eventos futuros)
3. Avance del tiempo hasta ese instante
4. Determinación del tipo de evento que ocurre en el instante T.  (Tabla de eventos futuros)
5. Determinación del los instantes en que ocurrirán eventos futuros NO condicionados consecuencia del evento
actual. <--> (Tabla de eventos futuros)
6. Actualización del vector estado del modelo.
7. Determinación de los instantes en que ocurrirán eventos futuros condicionados consecuencia del evento actual.
<--> (Tabla de eventos futuros)
8. Si termino la simulación voy al punto 2, sino calculo e imprimo resultados.
Características estructurales
 Elementos: Son los componentes fundamentales. Es una representación deformada y conceptualizada de una
parte del mundo real.
 Relaciones entre los elementos o redes de comunicación: Los elementos están interrelacionados, en un
sistema se retienen las relaciones más significativas.
 Limites: Es acotar el trozo de realidad que se quiere estudiar. Una vez hecho se denominan elementos
endogenos a los que queden dentro y cuyo comportamiento esta influido por otros elementos. Se denominan
exógenos aquellos que estando fuera, deben considerarse porque actúan sobre algún elemento endógeno.
Variables
 Exógenos: son las independientes o de entrada del modelo, proporcionadas independientemente del sistema
que se modela. No reciben acción por parte del sistema.
o Controlables: Son susceptibles de manipulación.
o No controlables: Datos que debemos tomarlos de la realidad y NO modificarlos. Fdp.
 Endógenas: Son las dependientes y se generan dentro del modelo.
o Estado: Describen el estado del sistema en cada instante del tiempo. Cambian ante un evento.
o Resultado: Son las de salida del sistema y son generadas por las interacción de las variables exógenos
con las de estado.