universidad ricardo palma facultad de ingeniería

UNIVERSIDAD RICARDO PALMA
FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA ACADEMICO PROFESIONAL DE INGENIERÍA INFORMATICA
SILABO - SIMULACION DE SISTEMAS
I. INFORMACIÓN GENERAL
CODIGO
SEMESTRE
CREDITOS
HORAS POR SEMANA
PRERREQUISITOS
CONDICION
PROFESOR
PROFESOR E-MAIL
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IF0802 Simulación de Sistemas
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6 (Teoría – Práctica - Laboratorios)
Investigación de Operaciones
Obligatorio
Gustavo Solis Vargas, Luis Ulfe Vega
[email protected] , [email protected]
II. SUMILLA DEL CURSO
El curso de Simulación de Sistemas corresponde al octavo ciclo de formación de la escuela académica
profesional de Ingeniería Informática. El curso es de naturaleza teórico – práctico, comprende el desarrollo
de aplicaciones en el laboratorio de cómputo bajo la guía del profesor, con el uso de software especializado
en simulación. El propósito del curso es desarrollar en el alumno las capacidades de modelamiento y
análisis de problemas del entorno empresarial usando la metodología de la simulación discreta.
El presente curso comprende las siguientes unidades de aprendizajes: La primera, trata sobre los Conceptos
y Definiciones de Simulación, para lo cual se hace una revisión de conceptos de sistemas, modelos y
simulación. La segunda, describe la estadística de Soporte a la Simulación, Generación de Números
Aleatorios y Métodos de Generación de Variables Aleatorias. La tercera, trata sobre el Análisis estadístico
del reporte de salida de un modelo de simulación, el análisis del estado estable, el diseño y desarrollo de
Proyectos de Simulación, Aplicaciones de la Simulación en la Empresa y el estudio de casos de simulación.
III. COMPETENCIAS DEL CURSO
1. Conocer e identificar el ámbito de aplicación de los modelos de simulación para la solución de
problemas en el mundo real.
2. Conocer los fundamentos matemáticos de los modelos de simulación e identificar situaciones
problemáticas concretas que puedan resolverse aplicando modelos de simulación.
3. Implementar generadores de números y variables aleatorias.
4. Utiliza software de uso profesional para modelar diversos sistemas.
5. Aplica los conceptos estadísticos para el análisis del reporte de salida de los modelos de simulación.
6. Implementar proyectos de simulación basados en un caso real.
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IV. UNIDADES DE APRENDIZAJE
1. CONCEPTOS, GENERACION DE NUMEROS Y VARIABLES ALEATORIAS / 30 HORAS
Introducción a la simulación/ Conceptos / Aplicaciones reales de la simulación en las empresas/ Métodos
de Generación de Números Pseudo aleatorios U(0,1)/ Método congruencial/ Método de Cuadrados
Medios/ Pruebas Estadísticas para los Números pseudo aleatorios/ Prueba de Independencia, prueba de
medias, prueba de Varianza, prueba de forma/ Métodos de Generación de Variables Aleatorias/ Método de
transformada inversa/Variable Uniforme, exponencial, etc./ Generación de variables aleatorias por el
método de convolución/ Generación variable Normal.
2. AJUSTE DE CURVAS / 12 HORAS
Distribuciones Continuas/ Distribuciones Discretas/ Prueba de bondad de ajuste Chi Cuadrado x2/ Prueba
de bondad de ajustes de Kolmogorov-Smirnov
3. MECANISMO DE AVANCE DEL SIGUIENTE EVENTO Y TEORIA DE COLAS / 18 HORAS
Mecanismos de avance del tiempo siguiente evento/ Simulación de un sistema de colas con un servidor/
Demora promedio espera en cola/ Promedio clientes en cola/ Utilización del servidor/Modelos de Líneas
de Espera o Colas/ Proceso básico de colas/ Estructura, proceso de nacimiento y muerte/ Nomenclatura,
Notación de Kendall-Lee/ Ecuaciones Generales/ Modelos de población finita con un servidor y varios
servidores.
4. ANALISIS DE RESULTADOS / 24 HORAS
Intervalos de confianza/ Teorema de límite central/ Entendiendo los intervalos de Confianza/
Determinación del número de Réplicas/ Nivel de confiabilidad/ Número de réplicas para distintos niveles
de confianza/ Número de réplicas para distintos ERRORES muéstrales/ Comparando Alternativas / Ejercicios
de Test Paired-t y Two simple test/ Análisis de Resultados – Simulación No Terminal/ Periodos de
calentamiento para Simulación de estados Estable/ Métodos para reunir observaciones estadísticas/
Método del subintervalo. Método de Replicación. Método (ciclo) regenerativo.
V. LABORATORIOS Y EXPERIENCIAS PRÁCTICAS
Implementación de la simulación Montecarlo en entorno Excel.
Generador de números aleatorios.
Implementación de modelos de simulación en un software de simulación.
Uso de software estadístico para ajuste de curvas.
Análisis de resultados estadísticos de los modelos de simulación.
VI. METODOLOGIA
En el aspecto metodológico se aplicará el método deductivo, de la definición al ejemplo, de la regla o
principio a la aplicación Además de los siguientes procedimientos: síntesis, ejemplificación, comprobación,
demostración, aplicación, verificación y sinopsis.
En el desarrollo de las aplicaciones prácticas de laboratorio se promueve la participación del alumno en la
implementación de modelos. En el transcurso del desarrollo del curso, los alumnos realizarán en grupos un
proyecto de aplicación de simulación con la asesoría del profesor.
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VII. FORMULA DE EVALUACION
El Promedio Final PF se calcula tal como se muestra a continuación:
Prom. Final: = 0.3*(Exam. Parcial) + 0.3*(Exam. Final) + 0.2*(Prom. Pract) + 0.2*(Prom. Lab)
Prom. Pract = (Pract1 + Pract2) / 2
Prom. Lab = (Lab1 + Lab2 + Trabajo) / 3
VIII. BIBLIOGRAFIA
1. GARCIA DUNA Eduardo, Heriberto garcía Reyes y Leopoldo Cárdenas (2006). Simulación y
análisis de sistemas con PROMODEL. Pearson Educación, 1ª. Edic.
2. GUASCH Antoni, Miguel Ángel Piera, Josep Casanovas y Jaume Figueras (2,005a). Modelado y
Simulación, Aplicación a procesos logísticos de fabricación y servicios, Ed. Alfaomega, 1ª. Edic.
3. LAW, Averill M. y David Kelton. (2000b). Simulation Modeling & Analysis. Ed. McGraw-Hill, 3ª. Edic.
IX. APORTES DEL CURSO AL LOGRO DE RESULTADOS
El aporte del curso al logro de los Resultados del Programa (Competencias Profesionales) se indica en la
tabla siguiente:
K = clave
R = relacionado
Recuadro vacío = no aplica
Resultados del Programa (Competencias Profesionales)
Competencia
Diseño en
Ingeniería
Solución de
Problemas
Gestión de
Proyectos
Aplicación de las
Ciencias
Experimentación
y Pruebas
Aprendizaje
para Toda la
Vida
Perspectiva
Local y Global
Valoración
Ambiental
Responsabilidad
Ética y
Profesional
Comunicación
Trabajo en
Equipo
Aporte
Diseña sistemas informáticos que satisfacen requerimientos y necesidades
considerando restricciones realistas de seguridad y sustentabilidad.
Identifica, formula y resuelve problemas de ingeniería informática usando las
técnicas, métodos y herramientas apropiadas.
K
Planifica y administra proyectos de ingeniería informática con criterios de
eficiencia y productividad.
R
Aplica los conocimientos y habilidades en ciencias, matemáticas e ingeniería
para resolver problemas de ingeniería informática.
K
Diseña y realiza experimentos y pruebas analizando e interpretando
resultados.
K
Reconoce la necesidad de mantener sus conocimientos y habilidades
actualizados de acuerdo con los avances de la profesión y la tecnología.
Comprende el impacto que las soluciones de ingeniería informática tienen
sobre las personas y el entorno en un contexto local y global.
Analiza y toma en consideración el impacto ambiental a nivel local y global de
la ingeniería informática sobre los individuos, las personas y la sociedad.
Comprende la responsabilidad profesional, ética, legal y social de la profesión
que ejerce.
Se comunica de manera efectiva en forma oral, escrita y gráfica e interactúa
con diferentes tipos de audiencias.
Participa y se integra en forma efectiva en equipos multidisciplinarios de
trabajo y es capaz de liderarlos.
Lima, Marzo de 2010
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