SIMULACIÓN

UNIDAD No.1

SIMULACIÓN

UNIDAD 1INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN

1 INTRODUCCION A LA SIMULACIÓN.

1.1 DEFINICIONES E IMPORTANCIA DE LA SIMULACIÓN EN LA INGENIERÍA.

1.2 CONCEPTOS BÁSICOS DE LA SIMULACIÓN.

1.3 METOLOGÍA DE SIMULACIÓN.

1.4 MODELOS Y CONTROL.

1.5 ESTRUCTURA Y ETAPAS DE ESTUDIO DE SIMULACIÓN.

1.6 ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN

1.7 ELEMENTOS BASICOS DE UN SIMULADOR DE EVENTOS DISCRETOS.

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INDICEINDICE

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Recientes avances en las metodologías de simulación y la gran disponibilidad de software que actualmente existe en el mercado, han hecho que la técnica de simulación sea una de las herramientas más ampliamente usadas en el análisis de sistemas.Además de las razones antes mencionadas, Thomas H. Taylor ha sugerido que un estudio de simulación es muy importante para la ingeniería de sistemas porque presenta las siguientes ventajas en el diseño de estos:

A través de un estudio de simulación, se puede estudiar el efecto de cambios internos y externos del sistema, al hacer alteraciones en el modelo del sistema y observando los efectos de esas alteraciones en el comportamiento del sistema.

IMPORTANCIA DE LA SIMULACIÓN EN LA INGENIERÍA

1- INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN

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 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.

Thomas H. Taylor 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 o evaluar varias estrategias con las cuales se puede operar el sistema. 

Robert E. Shannon

1.1 DEFINICIONES E IMPORTANCIA DE LA SIMULACIÓN EN LA

INGENIERÍA

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Una observación detallada del sistema que se está simulando puede conducir a un mejor entendimiento del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias que mejoren la operación y eficiencia del sistema.

La simulación de sistemas complejos puede ayudar a entender mejor la operación del sistema, a detectar las variables más importantes que interactúan en el sistema y a entender mejor las interrelaciones entre estas variables.

La técnica de simulación puede ser utilizada para experimentar con nuevas situaciones, sobre las cuales tiene poca o ninguna información. A través de esta experimentación se puede anticipar mejor a posibles resultados no previstos.

Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema, la simulación puede ser usada para anticipar cuellos de botella o algún otro problema que puede surgir en el comportamiento del sistema.

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1.2 CONCEPTOS BÁSICOS DE LA SIMULACIÓN

ModelaciónEs aquello que sirve para representar o describir otra cosa, es decir crea

prototipos (primer diseño). El modelo puede tener una forma semejante o ser totalmente distinto del objeto real.

 ModeloUn modelo se puede definir como una representación simplificada de un

sistema real, un proceso o una teoría, con el que se pretende aumentar su comprensión hacer predicciones y posiblemente ayudar a controlar el sistema.

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EXISTEN TRES FORMAS DE MODELOS:  Icónico: versión a escala del objeto real y con sus propiedades

relevantes más o menos representadas.Analógico: modelo con apariencia física distinta al original, pero

con comportamiento representativo.Simbólico: relaciones matemáticas o lógicas que representen

leyes físicas que se cree gobiernan el comportamiento de la situación bajo investigación.

 SU UTILIDAD PUEDE TENER LOS SIGUIENTES MATICES:

Ayuda para aclarar el pensamiento acerca de un área de interés.Como una ilustración del concepto.Como una ayuda para definir estructura y lógica.Como un pre requisito al diseño.

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1.3 METODOLOGÍA DE SIMULACIÓN

FORMULACIÓN DEL PROBLEMASe definen las cuestiones para las que se buscan las respuestas, las variables implicadas y las medidas de ejecución que se van a usar.

IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMASe hace una abstracción del tipo de problema que se va a tratar. Se identifican los recursos a utilizar, los requisitos que se van a exigir (relaciones a establecer).

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Se han de identificar las variables que interviene en el sistema y que son de interés para nuestro modelo, éstas se pueden clasificar en:Variables exógenas: son variables externas al modelo y existen con independencia de él.Se consideran variables de entrada. Éstas a su vez se pueden dividir en tres grupos:

• Variables controlables o de decisión (factores): son aquellas sobre las que el analista puede decidir su valor dentro de ciertos límites.

• Variables incontrolables o parámetros: sus valores no se pueden decidir sino que vienen fijados. Las variables serán controlables o incontrolables dependiendo de quién las defina.

• Variables endógenas: son variables internas y las variables de salida del modelo. Son función de las variables exógenas y de la estructura del modelo.

RECONOCER LAS VARIABLES DEL SISTEMA

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•Especificación de las restricciones de las variables de decisión

•Desarrollar una estructura preliminar del modelo que interrelacione las variables del sistema y las medidas de ejecución.

DESARROLLO DE UN MODELO APROPIADO

Los modelos son abstracciones de las partes esenciales del sistema. Se ha de intentar ver si con las variables que se han especificado se tiene suficiente para describir estos aspectos importantes del sistema (si no se tienen suficientes entonces el modelo no será una buena representación del sistema), o por el contrario se han definido más de las necesarias (esto puede oscurecer las relaciones entre las variables realmente importantes).

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Los métodos de recogida de datos son tan variados como los problemas a los que éstos se pueden aplicar. Si se clasifican por su sencillez, se puede ir desde las aproximaciones manuales hasta las técnicas más sofisticadas de alta tecnología. En la selección de un método se pueden tener en cuenta los siguientes factores:• Capacidad de quien recoja los datos.• El impacto que pueda producir el proceso de recolección sobre el comportamiento del sistema real. Puede producir perturbaciones reales o físicas en el sistema o psicológicas.• La facilidad de conversión de los datos a una representación procesable por el ordenador.• El coste del método.

COLECCIÓN DE DATOS Y ANÁLISIS

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Para decidir el número de muestras necesarias, se ha de establecer una relación costo-exactitud y hacer una optimización de dicha relación.Una vez realizado el muestreo, los datos se han de analizar e introducir en el modelo. Los datos usados para definir el modelo pueden ser de dos tipos:• Determinísticos: son datos conocidos con certeza. Éstos se pueden introducir fácilmente en el modelo.• Probabilísticos: hay dos formas de incluirlos en el modelo:1. Usar la muestra de datos recogida para representar la distribución de probabilidades.2. Determinar una distribución probabilística teórica que se comporte como la muestra y usar ésta en el modelo. Esto permite tener una mejor comprensión (generalización) del modelo.

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DESARROLLO DEL MODELO COMPRENSIÓN DEL SISTEMAa. • Aproximación de Flujo Físico. b. • Aproximación de Cambio de Estado. CONSTRUCCIÓN DEL MODELOa. Elección Mecanismo de avance del tiempo.

Este dependerá de la aproximación elegida para describir el comportamiento del sistema.

b. Elección de un Lenguaje de programación. Hay un creciente número de lenguajes de programación disponibles para la implementación de modelos de simulación.

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Generación de números y variables aleatorias. Se van a necesitar muestras aleatorias para representar valores de variables de entrada probabilísticas. Utilizando estos números aleatorios podemos obtener valores de variables aleatorias que sigan ciertas distribuciones de probabilidad.

Implementación y depuración del modelo. La facilidad o dificultad en esta etapa dependen en gran medida del lenguaje de programación que se haya elegido.

Verificación y Validación del modelo: La Verificación del modelo consiste en ver cuál es la consistencia interna del modelo

Experimentación y Análisis de las salidas: Se han de diseñar los experimentos que se van a llevar a cabo sobre el modelo y luego analizar las salidas obtenidas, de forma que podamos responder a las cuestiones que se plantearon.

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Experimentación con el modelo: El propósito último de la experimentación con el modelo es obtener información acerca del comportamiento del sistema para que esto nos ayude en la toma de decisiones.

Conjunto de experimentos predeterminado: Esta aproximación impone identificar factores que podrían afectar a la medida de salida y ejecutar los experimentos con los factores puestos a determinados valores

Técnicas de búsqueda de óptimos: un conjunto de estas técnicas se conoce como Metodología de Superficie de Respuesta (RSM).

Análisis de las salidas: En la interpretación de las salidas del modelo, hay algunos aspectos que son únicos de la simulación. Mientras que los modelos analíticos proporcionan soluciones con medidas de ejecución completamente definidas, los modelos de simulación producen estimaciones de las medidas que están sujetas a error.

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Análisis para sistemas con final definido: La ejecución del modelo finaliza cuando ocurre un evento específico. Se tomaría una muestra por ejecución.

Análisis para sistemas con final no definido (sistemas en estado de equilibrio o estacionario): el interés está en medias de las medidas de comportamiento de ejecuciones largas, después de que el sistema ha pasado por algún periodo de comportamiento transitorio.

Implantación de los resultados de la Simulación: Se ha de asegurar que los resultados son aceptados por el usuario. Este paso final es uno de los más importantes y el que más se descuida de todo el proceso.

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Se puede definir el estado de un sistema con un conjunto de variables necesarias para describir el sistema en un punto particular de tiempo, relativo a los objetivos del estudio. Los sistemas se pueden clasificar en dos tipos, discretos y continuos. Un sistema discreto es aquel en el que las variables de estado cambian instantáneamente en puntos separados en el tiempo. Un sistema continuo es aquel en el que las variables de estado cambian continuamente con respecto al tiempo.

1.4 MODELOS Y CONTROL

SISTEMA

EXPERIMENTACION CON EL

SISTEMA

EXPERIMENTACION CON UN MODELO

DEL SISTEMA

MO

DELO FISICO

MODELO MATEMATICO

SOLUCION ANALITICA (MODELO

DINAMICO)

SOLUCION

Forma de estudiar un sistema

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Por modelo entendemos la representación de un sistema, desarrollado con el propósito de estudiar dicho sistema.

Características de los modelos:Son fáciles de entender y manejar.Son simples y de uso no excesivo.Son una buena aproximación del sistema real.

Áreas de conocimiento obligadas:Modelización: necesarios para diseñar el modelo

que permita dar respuestas válidas del sistema real que represente.

Programación: ya que el modelo se ha de implantar con un lenguaje de programación.

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Probabilidad y estadística: la probabilidad es necesaria para definir y estudiar las variables aleatorias de las entradas, y la estadística para permitir el diseño y análisis de los experimentos.

Métodos Heurísticos: para permitir llegar a una solución buena del problema planteado.

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CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS:

Modelos deterministas: las variables (exógenas y endógenas) no se obtienen al azar, ya que tienen que ser exactas a la relación con la operación. Son variables con valores preestablecidos.

Métodos estocásticos: Los valores de esta o

estas variables, se obtienen al azar.

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Modelos estáticos: Son aquellos que no toman en cuenta, explícitamente, la variable tiempo.

Métodos dinámicos: Son los que tratan de interacciones que varían con el tiempo.

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Definición del sistema: es necesario hacer primeramente un análisis preliminar del sistema.

Formulación del modelo: es necesario definir las variables que forman parte del modelo, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa al modelo.

Colección de datos: ello es importante que se defina con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.

1.5 ESTRUCTURA Y ETAPAS DE ESTUDIO DE SIMULACIÓN

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Implementación del modelo en la computadora: se define cual es el lenguaje que se va a utilizar.

Validación: Las formas más comunes de validar un modelo son:

a) Opinión de expertos b) La exactitud con la que se predicen los

datos c) Exactitud de la predicción del futuro d) Comprobación de la falla del modelo de

simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema.

e) Aceptación y confianza en el modelo de la persona que lo usara.

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Experimentación: consiste en generar los datos deseados y en realizar análisis de sensibilidad de los índices requeridos.

Interpretación: se interpretan los resultados que arroja la simulación y en base a esto se toma una decisión.

Documentación: existen dos tipos de documentación que son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación:

a) Documentación Técnica: Es la documentación que con el departamento de procesamiento de datos debe tener del modelo.

b) Manual del Usuario: Es la documentación que facilita la interpretación y el uso del modelo desarrollado a través de una terminal de computadora.

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1.- MODELACIÓN: Es el reflejo gráfico en el papel de las asociaciones que van conformándose como estructuras cognitivas, y los dibujos, esquemas, trazos, etc. que inicialmente viene apareciendo de forma aislada y sucesiva, luego se integran en forma de sistema para la formulación final del problema.

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

1.6 ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN

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2.- TANTEO-ERROR: Consiste en un proceso continuo de adecuación y ajuste por búsqueda y prueba de los datos y/o las incógnitas según las condiciones del problema, hasta encontrar las más adecuadas La búsqueda puede ser de tipo inteligente o arbitrario, y en ocasiones es utilizada para modificar las condiciones y con ella reordenar los elementos estructurales. 

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3.- ASOCIACIÓN POR ANALOGÍA: Consiste en establecer nuevos nexos entre datos e incógnitas siguiendo formatos y textos guardados en la memoria para obtener otras por medio de la innovación. 

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4.- INTEGRACIÓN POR INCLUSIÓN: Consiste en elaborarla de forma tal que las incógnitas de los diferentes incisos mantengan una dependencia sucesiva en forma de cadena

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5.- REFORMULACIÓN: Consiste en reconstruir la estructura gramatical y de sistema mediante procesos de innovación.

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6.- FUSIÓN DE TAREAS (O CONTENIDOS) AUXILIARES: Consiste en fusionar dos o más contenidos (que pueden o no proceder de otras tareas), mediante los mecanismos de la integración externa o interna, para obtener otra con un mayor nivel de complejidad.

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1.7 ELEMENTOS BASICOS DE UN SIMULADOR DE EVENTOS

DISCRETOS

Los componentes básicos de un modelo de simulación de eventos discretos son:

1. La representación de arribos de nuevas entidades (clientes, piezas, etc.).

2. La representación de lo que sucede con las entidades dentro del sistema.

3. El mecanismo de finalización de la simulación (tiempo, cantidades de entidades atendidas, etc.)

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SIMULACIÓN DE PROBLEMAS DE COLASEn la simulación de muchos sistemas aparece lo que se denomina congestión o formación de colas. Las colas son conjuntos de entidades que esperan que ocurra un evento.

Para establecer el comportamiento de los sistemas donde aparece formación de colas, es necesario establecer:

1. El patrón de llegadas2. El proceso de servicio3. La disciplina de la cola4. Primero la que requiere más (o menos) tiempo de servicio.5. Número promedio de entidades que están en la cola6. Tiempo medio de espera por entidad.

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7. Probabilidad de entrar al sistema en un instante determinado y encontrar que existen n entidades en el sistema (o menos de n entidades).8. La duración de la corrida simulada, si se fijó que la simulación se ejecuta para un cierto número de trabajos (entidades).9. El número de entidades atendidas, si se fijó un tiempo de simulación.10. La influencia del tiempo de espera de la entidad n2, cuando n2 llegó después de n1.11. La influencia de la longitud de la cola en el tiempo t1 sobre la longitud de la cola en el tiempo t2 =t1 + D t12. La periodicidad del comportamiento a lo largo de la cola.

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COMPONENTES Y ORGANIZACIÓN DE UN MODELO

Evento: se refiere al cambio de estado de una entidad; en los sistemas discretos, los estados permanecen constantes entre los eventos.

Proceso: es toda secuencia de eventos ordenada temporalmente (sucesión de estados de una entidad sobre uno o más intervalos sucesivos).

Actividad: es el conjunto de operaciones que cambian el estado de una entidad.

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http://computacion-de-sistemas.es.tl/1-.-1-.-_Definici%F3n-e-Importancia-de-la-Simulaci%F3n-en-la-Ingenier%EDa.htm  http://ac.itdurango.mx/acreditacion/4Proceso_E_A/LI/Evidencias/4.5%20M%E9todos%20de%20Ense%F1anza/APUNTES%20DEL%20MAESTRO/Simulacion/diapositivas_unidad_I.pdf

LINKOGRAFIA