Unidad I Introducción a la Simulación de eventos discretos

Ing. Miguel Ángel Solís Jiménez

Contenido 1.1 Definición 1.2 Conceptos 1.3 Tipos de simulación 1.4 Modelos 1.5 Metodología

1.1 Introducción Los Avances

tecnológicos y la necesidad de respuestas rápidas en grandes cantidades de datos promovieron el desarrollo de técnicas y paquetes computacionales para facilitar esta actividad.

Áreas de conocimiento para la Simulación de un Proyecto Exitoso

Conocimiento del Sistema bajo estudio

Simulación

Estadística

Software

1.2 Definición de Simulación

El concepto de simulación denota acciones de imitar, copiar o representar cualquier cosa

1.2 Definición de Simulación Desde un punto de vista amplio, Thomas H.

Naylor la define así: 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. (Coss Bu, 1990)

1.2 Definición de Simulación En un sentido más estricto y con un enfoque

sistémico, Robert E. Shannon, la define como:

Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentos con este modelo con el propósito de entender el comportamiento del sistema y evaluar varias estrategias con las cuales se puede operar el sistema. (Coss Bu, 1990)

1.2 Definición de Simulación Existen muchos otros conceptos

acerca de la simulación y todos coinciden en que la simulación hace uso de una computadora para estudiar un sistema numéricamente mediante un modelo en un periodo de tiempo deseado

1.2 Definición de Simulación

1.3 Estructura y característica de la simulación de eventos discretos La simulación de eventos discretos

es el conjunto de relaciones lógicas, matemáticas y probabilísticas que integran el comportamiento de un sistema bajo estudio cuando se presenta un evento determinado

1.3 Estructura y característica de la simulación de eventos discretos Los componentes de un modelo de

simulación de eventos discretos que se interrelacionan para llevar a cabo lo anterior son los siguientes: Entidades, estado del sistema, eventos

actuales, y futuros, localizaciones, recursos, atributos, variables y reloj de simulación. (algunos autores pueden llamarles de otra manera, o bien poner más o menos de los aquí mencionados).

1.4 Sistemas y Modelos Un sistema es un

conjunto de entidades que interactúan entre sí para cumplir con un propósito en común.

Sistemas y Modelos Para el estudio de

un sistema se requiere de la experimentación en el sistema mismo o de la elaboración de modelos

Comprensión del Sistema

Eventos discretos

Eventos Continuos

Experimento del sistema actual

Experimento con un modelo del sistema

Modelo Físico Modelo matemático

Solución Analítica Simulación

Sistema

Aplicaciones de Simulación Introducción de nuevos

productos al mercado Políticas de Inventarios Flujo de circulación Líneas de espera Proyectos de Inversión Sistemas económicos Estados financieros. Entre otros...

Ventajas y desventajas de la simulación

Ventajas Útil para describir

sistemas reales Estima el desempeño

de un sistema bajo condiciones específicas

Comparación rápida y fácil de sistemas

Control en la experimentación

Desventajas Solo se tienen valores

estimados Si el modelo no es

representativo de nada sirven los resultados

Los modelos de simulación son caros y consumen mucho tiempo.

Elementos clave para NO garantizar el éxito de un modelo de simulación

Tamaño insuficiente de corridas Variables de respuestas mal definidas Errores al establecer las relaciones entre

las variables aleatorias Errores al determinar el tipo de distribución

asociado a las variables aleatorias del modelo

Falta de un análisis estadístico de los resultados

Uso incorrecto de la información obtenida Falta o exceso de detalle en el modelo

Etapas para la realización de un estudio de simulación

Definición del sistema Generación del modelo de simulación base Recolección y análisis de datos Generación del modelo preliminar Verificación del modelo Validación del modelo

Opinión de expertos Exactitud en la predicción de datos

históricos Exactitud en la predicción del futuro Entre otras...

Generación del modelo final Determinación de los escenarios para el

análisis Análisis de sensibilidad. Documentación del modelo, sugerencias y

conclusiones

Errores al realizar un estudio de Simulación

Mala definición de Objetivos Poco o mucho detalle del

modelo Mala comunicación Creer que simular es solo

programar No tener conocimientos de

estadística Mala colección de datos Selección errónea del

software de simulación Entre otras...

Lenguajes de Simulación Lenguajes de

programación de propósito general (Pascal, Fortran, C, etc,)

Lenguajes de simulación de Propósito general (GPSSH, GPSS, SIMNET, etc.)

Simuladores (ARENA, SIMULA, ProModel)

Consideraciones para la elección de un lenguaje de Simulación

Tipo de sistema a simular

Costo de instalación y mantenimiento del lenguaje

Número de estudios de simulación

Sistema de cómputo de la organización

Facilidad de aprendizaje del lenguaje

Flexibilidad y alcance del lenguaje