Ingeniería de Software I. - Depto. Sistemas de Información

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE AGUASCALIENTES
CENTRO DE CIENCIAS BASICAS
DEPARTAMENTO DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN
MATERIA:
CARRERA:
SEMESTRE
PLAN DE ESTUDIOS:
AREA ACADEMICA:
SIMULACIÓN COMPUTACIONAL
ING. INDUSTRIAL ESTADÍSTICO
CUARTO
2005
DE SOFTWARE
HRS. T/P:
CREDITOS:
CLAVE:
FECHA DE REVISIÓN:
2/3
7
056920
NOV 2007
OBJETIVO GENERAL
Al terminar el curso el alumno deberá haber adquirido y aplicado el conocimiento sobre los Métodos de Análisis de Datos y
Resultados, y un Lenguaje Específico para Simulación que le habrán permitido haber desarrollado un Modelo de Simulación
real.
METODOS DIDACTICOS
Los métodos didácticos utilizados son: exposiciones verbales, realización de ejemplos y asesorías por parte del profesor, y la
realización de tareas, investigaciones, presentaciones y lecturas hechas por los alumnos.
EVALUACION
Teoría.
Práctica.
Se califica con 3 exámenes escritos con las siguientes
Se califica con la realización de tareas y 1 proyecto de
ponderaciones
Simulación que se desarrollarán durante el semestre.
- primer parcial
20%
- Tareas
10%
- segundo parcial
20%
- proyecto en GPSS 30% (caso real)
- examen final
20%
La asistencia mínima a clase es del 80% y entregar trabajo final para tener derecho a presentar examen final. No se aplicarán
exámenes fuera de fecha.
CARACTERISTICAS DEL CURSO
Este curso se imparte con 5 sesiones por semana de una hora a nivel teoría, y la práctica es realizada por los alumnos al aplicar
los conceptos vistos en clase, en la generación de un proyecto a desarrollarse durante el semestre. El proyecto consiste en
aplicar la metodología de Simulación, para apoyar un Proceso de Toma de Decisiones basándose en los Resultados del Modelo
de Simulación, usando para su construcción una herramienta especial (GPSS).
OBJETIVOS PARTICULARES
Conocer los principios de la Teoría de Sistemas, los Elementos de la
Simulación de Sistemas, Clasificación de Modelos de Simulación,
Ventajas y Limitaciones de Simulación y el Apoyo de Simulación al
Proceso de Toma de Decisiones.
2.- Entender la importancia de los Métodos Estadísticos en el Proceso de
Simulación, así como el aprender a aplicar los Métodos de Análisis de
Datos y Métodos de Análisis de Resultados.
3.- Conocer aplicaciones típicas de Simulación para Herramientas de Software
de uso Específicos, y aplicarlas en la programación de Modelos de
Simulación..
4.- Conocer aspectos y tendencias de Simulación.
1.-
1.1
1.2
1.3
1.4
1.-
TEMARIO GENERAL
Fundamentos de Simulación.
2.-
Métodos de Análisis de Datos y
Resultados de Simulación.
3.-
Desarrollo
de
Modelos
de
Simulación con Herramientas de
Software Especializadas.
El Futuro de Simulación.
4.-
UNIDAD 1: FUNDAMENTOS SIMULACIÓN.
OBJETIVOS ESPECIFICOS:
CONTENIDO:
Aprender los conceptos de sistema, componentes, frontera, 1.1 Teoría de Sistemas.
interrelaciones, objetivo y medidas de desempeño.
1.2 Simulación de Sistemas.
Aprender la definición, propósito y relevancia de Simulación, así
como el conocer los usos típicos.
1.3 Clasificación de Modelos y de Modelos de
Aprender las diferentes clasificaciones de Modelos y de Modelos
Simulación.
de Simulación.
1.4 Beneficios y Limitantes de la Simulación
Entender los beneficios aportados por la simulación y las limitantes
de Sistemas.
inherentes a ella.
1.5 Aprender la clasificación de Lenguajes en función de su adecuación
a Simulación.
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
1.5 Clasificación de Lenguajes de Simulación
UNIDAD 2: MÉTODOS DE ANÁLISIS DE DATOS Y RESULTADOS.
OBJETIVOS ESPECIFICOS:
CONTENIDO:
Conocer las características de las principales distribuciones de probabilidad 2.1 Tipos de Distribuciones de
discretas (uniforme, bernoulli, binomial, poisson) y continuas (normal,
Probabilidad Típicas en Datos
exponencial y lognormal).
para Simulación
Aprender la clasificación de tipos de datos de entrada (opción, frecuencia, 2.2 Clasificación de Tipos de Datos
intervalo, medida y duración) , sus distribuciones típicas asociadas así como
Entrada.
el saber identificar tipos dados grupos de datos.
2.3 Método para Identificar la
Aprender el método de Bondad de Ajuste para establecer una distribución de
Distribución de Probabilidad de
probabilidad para un grupo de datos de entrada.
un Grupo de Datos de Entrada.
Aprender métodos para generar números que provengan de las principales 2.4 Métodos para Generar Datos de
distribuciones de de probabilidad discretas o continuas.
Entrada
conforme
a
una
Conocer los 2 tipos principales de Análisis de los Resultados de una
Distribución de Probabilidad.
Simulación.
2.5 Tipos de Análisis de Resultados.
Aprender y aplicar el Método de Análisis para establecer un Intervalo de 2.6 Método de Análisis de Resultados
Confianza a los resultados de una Simulación.
de una Simulación.
Aprender y aplicar el Método de Análisis para establecer la existencia de una 2.7 Métodos de Análisis Comparativo
diferencia estadística entre 2 o más políticas de Simulación
de
Resultados
de
varias
Simulaciones.
UNIDAD 3: DESARROLLO DE MODELOS DE SIMULACIÓN CON HERRAMIENTAS DE SOFTWARE ESPECÍFICAS.
OBJETIVOS ESPECIFICOS:
3.1 Entender el ambiente de programación de GPSS y formato general de un
programa, así como conocer los comandos principales ( @, SAVE,
DISPLAY, DELETE, EDIT, RESET, CLEAR, REPORT, START, END,
GPPSREPT)
3.2 Aprender a aplicar los bloques GENERATE, TERMINATE, ADVANCE y
TRANSFER
3.3 Aprender las tipos de estadísticas que GPSS genera automáticamente para
los distintos bloques, así como aprender a aplicar los bloques de SEIZE,
RELEASE, ENTER, LEAVE, QUEUE, DEPART, GATE, FAVAIL,
FUNAVAIL, AVAIL, SUNAVAIL, QTABLE, para simular servidores,
almacenes y filas de espera.
3.4 Entender el uso de los distintos SNA’s del sistema, transacción, bloque,
facilidad, almacén y fila, así como el saber aplicar los bloques TEST,
ASSIGN, TABULATE Y FVARIABLE y SAVEVALUE para manejar
párametros y variables.
3.5 Aprender a definir y aplicar funciones para generar transacciones con
distribuciones Normal, Exponencial y Empírica, así como comprender los
tipos de funciones continuas, discretas y de lists.
3.6 Aplicar el conocimiento adquirido sobre GPSS para resolver problemas
integrales típicos.
CONTENIDO:
|3.1 Fundamentos de GPSS.
3.2 Bloques Básicos de GPSS.
3.3 Servidores, Almacenes y Filas de
Espera.
3.4. Atributos Numéricos Estándares y
Parámetros y Variables.
3.5 Funciones.
3.6 Aplicaciones.
UNIDAD 4: El Futuro de la Simulación.
OBJETIVOS ESPECIFICOS:
CONTENIDO:
4.1 Comprender las razones de uso actual y uso 4.1 Uso Actual y Futuro de Simulación.
futuro de Simulación.
4.2 Tendencias de Simulación.
4.2 Conocer de manera general las líneas de
investigación que se realizan sobre el área de
Simulación
BIBLIOGRAFIA
“Simulación y Análisis de Modelos Estocásticos”, Mohammad R. Azarang y Eduardo García Dunna, McGraw-Hill
“Simulation Modeling and Analysis”, A.Law and D. Kelton, McGraw-Hill
“Systems Simulation”, G. Gordon, Prentice-Hall
“Simulation: un enfoque Práctico“, Coss Bu, Limusa.