unidad i, tema 1 simulacion

Universidad Politécnica de Nicaragua UPOLI, sede regional Estelí.
MODALIDAD REGULAR, I TRIMESTRE 2011, GRUPO IV AÑO, INGENIERIA EN SISTEMAS DE
INFORMACION
Contenido
UNIDAD I,
¿Qué es la Simulación? ......................................................................................................................... 2
Carácter general de la simulación ......................................................................................................... 2
Modelización y Simulación. ................................................................................................................. 2
Clasificación de los modelos. ................................................................................................................. 3
Tipos de Simulación ............................................................................................................................. 4
Sistema discreto: ............................................................................................................................... 4
Sistema continúo: ............................................................................................................................. 4
Ventajas y desventajas de la simulación por computadora. .......................................................... 4
DESVENTAJAS:................................................................................................................................... 4
VENTAJAS:......................................................................................................................................... 5
Generación de números aleatorios. ................................................................................................ 6
Metodología De Simulación .............................................................................................................. 7
Definición del sistema. ...................................................................................................................... 7
Formulación del modelo.................................................................................................................... 7
Preparación de datos ........................................................................................................................ 7
Selección del lenguaje: ...................................................................................................................... 7
Translación del modelo. .................................................................................................................... 7
Validación del modelo ....................................................................................................................... 7
Planeación estratégica. ..................................................................................................................... 7
Planeación táctica. ............................................................................................................................ 7
Experimentación. .............................................................................................................................. 7
Interpretación. .................................................................................................................................. 7
Implantación. .................................................................................................................................... 7
Monitoreo y control .......................................................................................................................... 7
Peligros Y Problemas En Simulación ...................................................................................................... 8
 Definir los límites y nivel de detalles del sistema........................................................................ 8
 Subestimar el tiempo y costos involucrados en el proceso de modelación. ................................ 8
 Fallar en la selección del más simple y económico de los modelos para el fin establecido. ......... 8
 Ausencia o pérdida de metodología estadística. ........................................................................ 8
 Considerar como aproximados algunos atributos de un sistema que no existe. ......................... 8
 Entendimiento superficial del sistema a ser modelado. ............................................................. 8
 Poca destreza para comunicarse con administradores y staff que financiarán el proyecto. ........ 8
Como Se Define Un Sistema En Simulación ........................................................................................... 8
Enunciado explícito de los objetivos que se persiguen:.......................................................................... 9
Asignatura: Simulación por Computadoras.
Docente: Ing. Mario Pastrana Moreno
Universidad Politécnica de Nicaragua UPOLI, sede regional Estelí.
MODALIDAD REGULAR, I TRIMESTRE 2011, GRUPO IV AÑO, INGENIERIA EN SISTEMAS DE
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¿QuéeslaSimulación?
Simulación es la experimentación con un modelo de una hipótesis o un
conjunto de hipótesis de trabajo.
Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una
computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones
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.
Una definición más formal, es que la simulación es el proceso de diseñar un
modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de
comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias dentro de los
límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos para el funcionamiento
del sistema.
Caráctergeneraldelasimulación
La simulación es una herramienta de trabajo que nació lentamente en paralelo
con la aparición del ordenador, y que poco a poco se ha impuesto gracias a la mayor
velocidad y capacidad que los ordenadores han ido apareciendo, al desarrollo de las
técnicas numéricas y al empleo de nuevos lenguajes de simulación.
La potencia creciente de los ordenadores permite a los ingenieros de diseño la
simulación y el control en tiempo real del funcionamiento de equipos complejos tales
como compresores, calderas de vapor, turbogeneradores, y todo ello de manera
mucho más económica y versátil que los ensayos que puedan realizarse en la planta
piloto o en la planta real.
ModelizaciónySimulación.
La simulación de sistemas implica la construcción de modelos. El objetivo es
averiguar qué pasaría en el sistema si acontecieran determinadas hipótesis.
Desde muy antiguo la humanidad ha intentado adivinar el futuro. Ha querido
conocer qué va a pasar cuando suceda un determinado hecho histórico. La
simulación ofrece, sobre bases ciertas, esa predicción del futuro, condicionada a
supuestos previos.
Para ello se construyen los modelos, normalmente una simplificación de la
realidad. Surgen de un análisis de todas las variables intervinientes en el sistema y de
las relaciones que se descubren existen entre ellas.
Asignatura: Simulación por Computadoras.
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A medida que avanza el estudio del sistema se incrementa el entendimiento
que el analista tiene del modelo y ayuda a crear modelos más cercanos a la realidad.
En el modelo se estudian los hechos salientes del sistema o proyecto. Se hace
una abstracción de la realidad, representándose el sistema/proyecto, en un modelo. El
modelo que se construye debe tener en cuenta todos los detalles que interesan en el
estudio para que realmente represente al sistema real (Modelo válido). Por razones
de simplicidad deben eliminarse aquellos detalles que no interesan y que lo
complicarían innecesariamente.
Se requiere pues, que el modelo sea una fiel representación del sistema real.
No obstante, el modelo no tiene porqué ser una réplica de aquél. Consiste en una
descripción del sistema, junto con un conjunto de reglas que lo gobiernan.
La descripción del sistema puede ser abstracta, física o simplemente verbal.
Dado un sistema, son muchas las representaciones que se pueden hacer de él.
Depende de las facetas del sistema que interesan en el estudio, de la herramienta
que se utiliza en el mismo e incluso de la modalidad personal del que lo construye.
En los modelos deben estar identificadas perfectamente las entidades
intervinientes y sus atributos. Las mismas pueden ser permanentes (Ej.: empleados
atendiendo) o transitorias (Ej.: clientes)
Las acciones provocan cambios de estado, es decir, se modifican los atributos
de las entidades; se producen los eventos.
Son muchos los tipos de modelos en que se pueden representar los sistemas reales.
A continuación se dará una clasificación al sólo efecto de ejemplificar con tipos de
Modelos de uso común.
Clasificacióndelosmodelos.
Existen múltiples tipos de modelos para representar la realidad. Algunos de ellos son:
 Dinámicos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado varía con el
tiempo.
 Estáticos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a
través del tiempo.
 Matemáticos: Representan la realidad en forma abstracta de muy diversas
maneras.
 Físicos: Son aquellos en que la realidad es representada por algo tangible,
construido en escala o que por lo menos se comporta en forma análoga a esa
realidad (maquetas, prototipos, modelos analógicos, etc.).
 Analíticos: La realidad se representa por fórmulas matemáticas. Estudiar el
sistema consiste en operar con esas fórmulas matemáticas (resolución de
ecuaciones).
 Numéricos: Se tiene el comportamiento numérico de las variables
intervinientes. No se obtiene ninguna solución analítica.
 Continuos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son graduales.
Las variables intervinientes son continuas.
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Discretos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son de a saltos.
Las variables varían en forma discontinua.
 Determinanticos: Son modelos cuya solución para determinadas condiciones
es única y siempre la misma.
 Estocásticos: Representan sistemas donde los hechos suceden al azar, lo
cual no es repetitivo. No se puede asegurar cuáles acciones ocurren en un
determinado instante.
Se conoce la probabilidad de ocurrencia y su distribución probabilística. (Por
ejemplo, llega una persona cada 20 ± 10 segundos, con una distribución
probable dentro del intervalo).

TiposdeSimulación
Sistema discreto:
Las variables de estado cambian solo en puntos discretos o contables en el
tiempo. Un ejemplo típico de simulación discreta ocurre en las colas donde estamos
interesados en la estimación de medidas como la longitud de la línea de espera. Tales
medidas solo cambian cuando un cliente entra o sale del sistema; en todos los demás
momentos, no ocurre nada en el sistema desde el punto de vista de la inferencia
estadística.
Sistema continúo:
Las variables de estado cambian en forma continua a través del tiempo. Un
ejemplo típico de simulación continua es el estudio de la dinámica de la población
mundial.
Ventajas y desventajas de la simulación por computadora.
(Aporte Douglas Prado)
La simulación asistida por computadora presenta ciertas
DESVENTAJAS:
a) Los resultados numéricos obtenidos se basan en el conjunto específico de
números aleatorios, cuyos valonas corresponden a sólo uno de los resultados
posibles Por tanto, los valores finales reportados en una simulación son sólo
estimaciones de los valores reales que está buscando.
b) Para obtener estimaciones más exactas y para minimizar la probabilidad de
tomar una mala decisión, usted debería
a. hacer un gran número de ensayos en cada simulación y/o ;
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b. repetir toda la simulación un gran número de veces. Para problemas
mas complejos, un gran número de repeticiones puede requerir
cantidades significativas de tiempo de cómputo.
Cada simulación requiere su propio diseño especial para imitar el argumento
real bajo investigación y su propio programa de computadora asociado.
Aunque es posible aprender y usar paquetes de software especializados, el
esfuerzo de desarrollo en el diseño y programación de simulaciones del mundo
real es extremadamente tardado.
Como resultado de estas desventajas, usted debería intentar resolver su
problema usando técnicas analíticas siempre que sea posible. Hacer esto
requiere menos
Esfuerzo y da como resultado respuestas exactas en vez de estimaciones.
La simulación es imprecisa, y no se puede medir el grado de su imprecisión.
Los resultados de simulación son numéricos; por tanto, surge el peligro de
atribuir a los números un grado mayor de validez y precisión.
Los modelos de simulación en una computadora son costosos y requieren
mucho tiempo para desarrollarse y validarse.
Se requiere gran cantidad de corridas computacionales para encontrara
soluciones, lo cual representa altos costos.
Es difícil aceptar los modelos de simulación y difícil de vender
Los modelos de simulación no dan soluciones óptimas.
La solución de un modelo de simulación puede dar al análisis un falso sentido
de seguridad.
Requiere "largos" periodos de desarrollo
No obstante, a pesar de las desventajas, la simulación por computadora es una
de las técnicas más comúnmente usadas porque ofrece las siguientes
VENTAJAS:
a) La simulación le permite analizar grandes problemas complejos para los que no
están disponibles resultados analíticos. De hecho, la mayoría de los problemas
de mundo real encajan en esta categoría. La simulación proporciona una
alternativa práctica.
b) Como con cualquier forma de simulación, la simulación por computadora
permite que el tomador de decisiones experimente con muchas políticas y
argumentos diferentes sin cambiar o experimentar realmente con el sistema
existente real.
c) Por ejemplo, con una simulación por computadora, usted puede estudiar el
impacto de añadir una nueva estación de trabajo a una línea de producción sin
tener que organizar la estación de trabajo físicamente.
d) La simulación por computadora le permite comprimir tiempo. Por ejemplo,
usted puede estudiar el impacto a largo plazo de una política para un banco
durante todo un año en una simulación por computadora que dura unos
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cuantos minutos. La alternativa de implantar realmente la política y observar
sus resultados en un año tal vez no sea práctica.
Algunas técnicas analíticas requieren de experiencia matemática sofisticada,
tanto para utilizarlas como para comprenderlas. Una simulación por
computadora pueda requerir pocas o ningunas matemáticas complejas y por
tanto, puede ser intuitivamente más comprensibles. Por esta razón, la
simulación por computadora puede usarse aún cuando el problema pueda
analizarse usando técnicas matemáticas.
No es necesario interrumpir las operaciones de la compañía.
Proporciona muchos tipos de alternativas posibles de explorar.
La simulación proporciona un método más simple de solución cuando los
procedimientos matemáticos son complejos y difíciles.
La simulación proporciona un control total sobre el tiempo, debido a que un
fenómeno se puede acelerar.
Auxilia el proceso de innovación ya que permite al experimentador observar y
jugar con el sistema.
Una vez construido el modelo se puede modificar de una manera rápida con el
fin de analizar diferentes políticas o escenario. Permite análisis de sensibilidad
Generalmente es más barato mejorar el sistema vía simulación que hacerlo en
el sistema real.
m) Es mucho más sencillo visualizar y comprender los métodos de simulación que los
métodos puramente analíticos. Da un entendimiento profundo del sistema
n) Los métodos analíticos se desarrollan casi siempre relativamente sencillos donde suele
hacerse un gran número de suposiciones simplificaciones, mientras que en los
métodos de simulación es posible analizar sistemas de mayor complejidad o con menor
detalle.
o) En algunos casos, la simulación es el único medio para lograr una solución.
p) Da soluciones a problemas "sin" solución analítica
Generación de números aleatorios.
Todos los lenguajes de computadora usados para desarrollar simulaciones
tienen una capacidad incluida de generar una serie de números aleatorios entre 0 y 1
en la que se cumple lo siguiente:
1. El enfoque se basa en métodos numéricos.
2. La serie específica depende de un valor inicial proporcionado por el usuario
llamado semilla. Para una semilla particular, la serie está determinada. Cada
ves que se usa esa misma semilla se genera la misma serie de números
aleatorios.
3. Los números generados satisfacen las siguientes propiedades:
a) Están uniformemente distribuidos entre 0 y 1; y
b) Los números sucesivos son estadísticamente independientes entre si.
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Como resultado, aunque la semilla determina la serie precisa de números, estos
obedecen las propiedades estadísticas deseadas de los números aleatorios 0 - 1. Por
consiguiente se denominan números seudoaleatorios.
Metodología De Simulación
Definición del sistema. Cada estudio debe de comenzar con unas descripción del
problema o del sistema. Debe determinarse los límites o fronteras, restricciones, y
medidas de efectividad que se usarán.
Formulación del modelo. Reducción o abstracción del sistema real a un diagrama
de flujo lógico.
Preparación de datos. Identificación de los datos que el modelo requiere y
reducción de estos a una forma adecuada.
Selección del lenguaje: De la selección del lenguaje dependerá el tiempo de
desarrollo del modelo de simulación, es importante utilizar el lenguaje que mejor se
adecué a las necesidades de simulación que se requieran. La selección puede ser
desde usar un lenguaje general como lo es BASIC, PASCAL o FORTRAN hasta hacer
uso de un paquete específicamente para simular sistemas de manufactura como el
SIMFACTORY o el PROMODEL, o lenguajes de Simulación como: GPSS, SLAM,
SIMAN, SIMSCRIPT, SIMMET, ARENA, etc.
Translación del modelo. Consiste en generar las instrucciones o código
computacional o necesario para lograr que el modelo pueda ser ejecutado en la
computadora.
Validación del modelo. Es el proceso que tiene como objetivo determinar la
habilidad que tiene un modelo para representar la realidad. La validación se lleva a
cabo mediante la comparación estadística de los resultados del modelo y los
resultados reales.
Planeación estratégica. Diseño del un experimento que producirá la información
deseada.
Planeación táctica. Determinación de cómo se realizará cada una de las corridas de
prueba
Experimentación. Corrida de la simulación para generar los datos deseados y
efectuar análisis de sensibilidad.
Interpretación. Obtención de inferencias con base en datos generados por la
simulación
Implantación. Una vez seleccionada la mejor alternativa es importante llevarla a la
práctica, en muchas ocasiones este último caso es el más difícil ya que se tiene que
convencer a la alta dirección y al personal de las ventajas de esta puesta en
marcha. Al implantar hay que tener cuidado con las diferencias que pueda haber con
respecto a los resultados simulados, ya que estos últimos se obtienen, si bien de un
modelo representativo, a partir de una suposiciones.
Monitoreo y control: No hay que olvidar que los sistemas son dinámicos y con el
transcurso del tiempo es necesario modificar el modelo de simulación, ante los
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nuevos cambios del sistema real, con el fin de llevar a cabo actualizaciones periódicas
que permitan que el modelo siga siendo una representación del sistema.
PeligrosYProblemasEnSimulación
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

Definir los límites y nivel de detalles del sistema.
Subestimar el tiempo y costos involucrados en el proceso de modelación.
Fallar en la selección del más simple y económico de los modelos para el fin
establecido.
Ausencia o pérdida de metodología estadística.
Considerar como aproximados algunos atributos de un sistema que no existe.
Entendimiento superficial del sistema a ser modelado.
Poca destreza para comunicarse con administradores y staff que financiarán el
proyecto.
ComoSeDefineUnSistemaEnSimulación. Colección de entradas que
pasan a través de las fases de cierto proceso, produciendo respuestas. Por ejemplo:
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Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo de un sistema o proceso real
y conducir experimentos con el propósito de entender el comportamiento del sistema o
evaluar varias estrategias (dentro de límites impuestos por un criterio o conjunto de
criterios) para la operación del sistema. ROBERT. SHANNON
Link de Interés.
http://www.dei.uc.edu.py/tai99/introsimulacion/ini.htm
Recomendado por Douglas Prado
Enunciadoexplícitodelosobjetivosquesepersiguen:
Preguntas que se han de contestar, hipótesis que se quiere probar, posibilidades a
considerar.
_ Creación del modelo y reunión de datos
_ Diseñar un programa de ordenador para el modelo
_ Verificar el programa
_ Validar el modelo
_ Utilizar el modelo para experimentar y contestar a las preguntas iníciales.
_ Reunir, procesar y analizar los datos generados como soluciones del modelo y en
términos de validez y confiabilidad estadística.
Temario II. Monte Carlo, Investigar.
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