simulacion discreta estocastica
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Simulación
Discreta Estocástica
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Simulación
OBJETIVOS
•
Al aprobar la asignatura el alumno será capaz de:
Conocer comprender ! aplicar los principios del
modelado de sistemas comple"os ! de las t#cnicas
de simulaci$n discreta como %erramienta deapo!o a la toma de decisiones& 'SS
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Simulación
Contenidos1. Conceptos básicos: fundamentos de modelos de simulación y del modelado de
sistemas complejos, simulación y Método de Montecarlo. Ejemplos ilustrativos.
2. eneración de n!meros aleatorios: métodos con"ruenciales, mi#tos,
multiplicativos y aditivos. Métodos de re"istros defasados. $ropiedades.
%. eneración de variables aleatorias: método de la transformación inversa, de la
composición,de aceptación y rec&a'o, "eneración variables continuas(discretos,
"eneración de variables correlacionadas, "eneración de procesos estocásticos.
). *en"uajes +E-+, E/E-0 y $.
. imulación y 3ptimi'ación: métodos estocásticos de optimi'ación "lobal,
b!s4ueda aleatoria, solidificación simulada, b!s4ueda tab! probabil5stica.
6. +nálisis de salida de modelos de simulación: medidas de desempe7o, contrastes,
intervalos de confian'a, métodos de comparación.
8. /écnicas de reducción de variancia. 0ise7o de e#perimentos computacionales.9. alidación de modelos de simulación: validación de datos, validación de
supuestos, validación e#perimental. $rocedimientos estad5sticos de validación.
;. +plicaciones: sistemas computacionales, imulación de sistemas lo"5stico,
imulación e inteli"encia artificial.
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Simulación
Bibliogra()a
• *a+ A&,& and -elton .&'& /Simulation Modeling and
Analysis”& Ed& ,c0ra+12ill 3444&
• J& Ban5s& / Handbook of Simulation”. Ed& J& .ile! 6778&
• 9oss S&,& / A Course in Simulation”& Ed& ,acmillan 6777&
• 9iple! B& /Stochastic Simulation& Ed& J& .ile! 678;&
• .& 'a<id -elton 9andall =& Sado+s5i& /Simulation with
Arena”& Ed& ,cgra+1 2ill 6778&• 0& S& >is%man& / Montecarlo”& Ed& Springer Verlag 677?&
• Simulaci$n de sistemas discretos& J& Barcel$ Ed& Isde(e 677?
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Simulación
Estructura del CursoEstructura del CursoEstructura del CursoEstructura del Curso
1.- Simulación
2.- Sistemas, Procesos y Modelos
3.- Recomendaciones para Proyectos4.- Generación de Números leatorios
!.- M"todo de Montecarlo
#.- Generación de $aria%les leatorias
&.- Modelación de 'atos de (ntrada).- Modelo *onceptual +peracional
.- 'iseo de (perimentos
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Simulación
< Es una imitación de las operaciones de un sistema o
proceso real =istemas complejos>.
< ?nvolucra la "eneración de una &istoria artificial del
comportamiento del sistema y a partir de dic&a
&istoria se efect!an inferencias relativas a las
caracter5sticas operacionales del sistema real 4ue
representa.
<$ermite describir y anali'ar el comportamiento delsistema real, y responder ciertas interro"antes para
apoyar el dise7o de sistemas reales.
¿Qué es Simulación?¿Qué es Simulación?
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http://slidepdf.com/reader/full/simulacion-discreta-estocastica 7/26Simulación
< Es una metodolo"5a 4ue permite apoyar la toma de
decisiones.
@ ya sea en el dise7o de istemas, antes 4ue este sea
construido @ ya sea probando pol5ticas de 3peración, antes 4ue
estas sean implantadas
< $or si misma, la imulación, no resuelve los
problemas, sino 4ue ayuda a: @ ?dentificar los problemas relevantes
@ Evaluar cuantitativamente las soluciones alternativas
¿Qué es Simulación?¿Qué es Simulación?
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Simulación
< A$or 4ué son necesarios los modelos desimulación o prototiposB
< *a e#perimentación de un sistema o procesos
... $uede "enerar problemas éticos
... puede "enerar problemas económicos
... o puede llevarlo a colapsos
... o puede ser simplemente imposible$or ejemplo ( en el desarrollo de un nuevo
producto
¿Qué es Simulación?¿Qué es Simulación?
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Simulación
< Es un término muy amplio, en realidad e#isten un
conjunto de enfo4ues para anali'ar problemas
*a imulación re4uiere de M30E*3 =valide'>
< -o es una solución anal5tica
-o obtiene resultados e#actos =desventaja>
$ermite modelar sistemas complejos =ventaja>
< Es mejor una respuesta apro#imada al problema
correcto 4ue una respuesta correcta al problema
apro#imado
< Es la técnica de modelación estocástica más !til, de
mayor reconocimiento en la in"enier5a de sistemas
La Simulación ...La Simulación ...
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Simulación
< istemas de Computadores< /elecomunicaciones, /ransporte y Ener"5a
< +plicaciones Militares y -avales
< $ol5tica $!blicas
< Manufactura $ro"ramación, ?nventarios< $ersonal en empresas de servicios
Dancos, Comida ápida, Correo, ...
< 0istribución y *o"5stica
< alud alas de emer"encia y de operaciones
$lanes de Emer"encia =terremotos, inundaciones>
0istribución de ervicios =ju'"ados, &ospitales>
Areas de AplicaciónAreas de Aplicación
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Simulación
< ?nstalaciones$rocesos F5sicos( eales o planeados
< Estudiar su 0esempe7o
Medir
Mejorar
0ise7ar =si no e#iste>
$osible Control en /iempo eal
< +l"unas veces es posible Gju"arH con el istema
< $ero al"unas veces es imposible &acerlo ya sea 4ue-o e#iste
e 0estruye,
Muy Caro
Ingeniería deSistemas
Ingeniería deSistemas
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Simulación
< In Método para Estudiar un amplio abanico demodelos de sistemas del mundo real
Iso de evaluación numérica con el computador
Iso de softJare para GimitarH las operaciones ycaracter5sticas del sistema, a menudo en el tiempo
< En la práctica, es el proceso de dise7ar y crearmodelos computari'ados del sistema y &acere#perimentos numéricos con el computador
< Ina aplicación poderosa a sistemas complejos
< imulación puede tolerar modelos complejos
SimulaciónComputacional
SimulaciónComputacional
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Simulación
Como re"la "eneral, es apropiada cuando:
< 0esarrollar un modelo estocástico es muy dif5cil o4ui'ás a!n imposible
< El sistema tiene una o más variables aleatorias relacionadas
< *a 0inámica del sistema es e#tremadamente compleja
< El objetivo es observar el comportamiento del sistemasobre un per5odo
< *a &abilidad de mostrar la animación es importante.
¿Cuándo Simular?¿Cuándo Simular?
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Simulación
Tiempo
Costos de OperaciónCON Simulación
Costo Costos de OperaciónSIN Simulación
Justifcación conómica Justifcación conómica
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Simulación
< ?mitar( Emular( Modelo artificial( $rototipo
< istema ló"ico Matemático 4ue reside en uncomputador
< -o proporciona respuestas e#actas del sistema real,
sólo estimaciones, apro#imaciones con error acotado.< Modelo de imulación nos provee de una &istoria
artificial del sistema bajo estudio
< En la simulación estocástica las entradas y salidas son
aleatoriaseneración de variables aleatorias( +nálisis estad5stico de
datos =input output>, 0ise7o y análisis de e#perimentosde simulación
SimulaciónSimulación
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Simulación
< Deneficio "eneral de la simulación
*aboratorio de aprendi'ajeKFácil de modificar
< +l"unos beneficios espec5ficos
KMejorar desempe7o del sistemas reales complejosK0isminuir inversiones y "astos de operación
Keducir el tiempo de desarrollo de un sistema
K+se"urar 4ue el sistema se comportará como se desea
KConocer oportunamente &ec&os relevantes y efectuar
cambios oportunamente
K + veces es lo !nico 4ue se puede &acer para estudiar
un sistema real =-o e#iste( e destruye( Muy caro>
!enta"as de laSimulación
!enta"as de laSimulación
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Simulación
< Fle#ibilidad para modelar las cosas tal como son=no importando si son enredadas y complicadas >
modelado de sistemas complejos
Evitan GbuscarH sólo dónde &ay lu': Cuento en dónde un
Gborrac&itoH busca las llaves del auto cerca del farolpor4ue a&5 puede ver y no dónde se le cayeron
realmente por4ue está obscuro
< $ermite Modelar la ?ncertidumbre y los procesos
transcientes
*a !nica cosa se"ura es 4ue nada es se"uro
$eli"ro de i"norar la variabilidad y la incertidumbre
alide' del Modelo
!enta"as de laSimulación
!enta"as de laSimulación
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Simulación
< $uede ser costosa y consumidora de tiempo
inicialmente.
< +l"unas veces soluciones mejores y más fáciles son
pasadas por alto.< *os resultados pueden ser mal interpretados
< $or lo "eneral son i"norados los factores &umanos y
tecnoló"icos.
< $eli"ro de poner demasiada confian'a en losresultados de la simulación.
< Es dif5cil verificar si los resultados son válidos.
=$roceso de validación tema de estudio>
#es$enta"as de laSimulación
#es$enta"as de laSimulación
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Simulación
< Estática vs. Dinámica
ALue"a el tiempo un papel en el ModeloB
< Cambios Continuos vs. Cambios Discretos
A$uede el GestadoH cambiar continuamente o sólocambiar en al"unos instantes del tiempoB
< 0etermin5stico vs. Estocástico
AEs todo cierto o e#iste incertidumbreB
< *a Mayor5a de los modelos 3peracionales son:
Dinámicos, Cambios-Discretos y Estocásticos
%ipos de Simulación%ipos de Simulación
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Simulación
Estimar π
1 *an'ar dardos 4ue caen
aleatoriamente dentro cuadrado /otal ensayos -/
2 - caen dentro del sector, el
resto fuera.
% *a a'ón es proporcional
a las áreas, lue"o π = ∗ 4
4° Estimación mejora cuando
-/
-
-/
+rea ectán"ulo N 1
+rea ector = π /4
-
-/
9
Cálculo de πCálculo de π
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Simulación
< Estimar π =eor"e *ouis *eclerc, c. 18%%>
< *an'ar una a"uja de lon"itudlsobre una mesadónde se &a dibujado l5neas separadas a unadistancia i"ual a d ( d >l)
< Probabilidad que la aguja cruce una línea N
< epetir( contar N proporción de veces a"uja caesobre una l5nea
< Estimar π por
2l
d π
p2l
pd
&tra 'orma de stimar La aguja del
Bufón
&tra 'orma de stimar La aguja del
Bufón
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Simulación
< El problema parece un poco tonto...O+&oraP .... $ero tiene al"unas caracter5sticasimportantes de simulación
e e#perimenta para estimar al"o dif5cil de calcular
e#actamente =en 18%%> Aleatoriedad , de modo 4ue la estimación no será
e#acta( estimar el error de este estimador
Replicas =mientras más mejor> para reducir el error
uestreo !ecuencial para controlar el error( se"uir
lan'ando &asta 4ue el error probable sea loGsuficientementeH pe4ue7o
Reducci"n de #ariancia =Duffon Cross>
¿(or )ué lan*aragu"as?
¿(or )ué lan*aragu"as?
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Simulación
< elección de Método: Aarias actividades, deber5anser ejecutadas en una sola estación o dividida envarias estacionesB
< elección de /ecnolo"5a: ACuál es el efecto deemplear automati'ación en ve' de procesamiento
manualB< 3ptimi'ación: ACuál es el n!mero de recursos 4ue
mejor lo"ra los objetivos de desempe7oB
< Estudios de Capacidad: ACuál debe ser la capacidad
del istemaB< 0ecisiones de Control del istema:ACuáles /areas
deber5an ser asi"nadas a cuáles ecursosB
#ise+o de Sistemas#ise+o de Sistemas
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Simulación
Etapas del Diseñodel Sistema
Costo
Concepto Diseño Instalación Operación
0r. 3&ono, /oyota:
Gel Costo de
remediar un error
4ue se desli'a sindetectar de una
operación a otra se
multiplica por 1Q
por cada etapa
dónde no esdetectadoH
#ise+o de Sistemas#ise+o de Sistemas
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Simulación
< $ro"ramación de la $roducciónCliente: ACuál es la
mejor secuencia y timin" para introducir productos o
administrar clientes al sistemaB
< $ro"ramación de ecursos: ACuáles e4uipos ypersonas son necesarios en cuáles turnosB
< $ro"ramación de la Mantención: ACuál pro"rama de
mantenimiento afecta menos la operación del sistemaB
< $riori'ación de /rabajos. ACuál es la mejor forma depriori'ar las tareas para ma#imi'ar los esfuer'osB
,estión de Sistemas,estión de Sistemas
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Simulación
< estión de Flujo: ACuál es el mejor forma de mantener
balanceado =uniformemente distribuido> el flujo de
materialesclientes en el sistemaB
< estión de etardos?nventario: ACuál es la formamás efectiva de mantener al m5nimo clientes esperando o
niveles de inventarioB
< estión de Calidad: ACómo serán afectadas las
operaciones si los puntos de inspección son eliminados ylos operarios asumen la responsabilidad total por la
calidad de su trabajoB
,estión de Sistemas,estión de Sistemas
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