MODELADO Y SIMULACIÓN DE SISTEMAS

Presentación del tema: "MODELADO Y SIMULACIÓN DE SISTEMAS"— Transcripción de la presentación:

1 MODELADO Y SIMULACIÓN DE SISTEMAS

2 Modelo y simulación Modelo Físico continuo S M I O Tipos de Modelos D
Modelo Analógico continuo S I T E M A M O D E L Tipos de Modelos Modelo de Simulación Tipos de Simulación discreto eventos Modelo Matemático Utilidad

3 SISTEMAS

4 ¿Qué es un sistema? Relación Parte del sistema Límite del sistema
Es un conjunto de elementos interrelacionados. Se encuentra en un medio ambiente acotado por un límite. Este conjunto persigue un objetivo concreto. La visión que se tiene de él depende del observador.

5 Ejercicio 1 ¿Todos los sistemas son iguales?
¿De qué depende su definición?

6 Definición de los sistemas
Estructural Se define el sistema identificando y describiendo cada uno de sus componentes y sus interrelaciones. Se considera que tras hacer esto se puede conocer el sistema. De comportamiento (Funcional) Se define el sistema considerándolo como una caja negra y describiendo sus respuestas ante los posibles valores en las entradas. Se conoce el sistema definiendo su dinámica.

7 Ejercicio 2 Diga a qué tipo de definición de sistemas corresponde cada uno de los siguientes: Diagrama de un circuito electrónico. Plano de una casa. Diagrama de procesos de una organización. Organigrama. Modelo de control de una planta. Modelo epidemiológico de una enfermedad.

8 Propiedades de los sistemas
Sinergia. Con los componentes y su interrelación se consigue más que lo que en principio resultaría de la simple suma de los componentes. Entropía Refleja el grado de desorden del sistema. Se puede reducir la entropía ingresando información al sistema. Equilibrio homeostático. Equilibrio dinámico que mantiene los valores dentro de un rango establecido.

9 Ejercicio 3 ¿Qué diagrama representa un sistema?

10 Ejercicio 4 ¿Cómo colocar 8 reinas en un tablero de ajedrez de tal manera que no se amenacen entre ellas?

11 ¿Dónde están los sistemas?

12 ¿Dónde están los sistemas?
Los sistemas se definen con construcciones mentales. Su definición se corresponde con la representación o modelo mental de los objetos del mundo real. Cada sistema depende del punto de vista del observador (modelador). Diferentes Personas  Diferentes Visiones  Diferentes Sistemas

13 Ejercicio 5 ¿Cuál es el sistema?
¿El plano de la casa, la casa, ambos o ninguno?

14 MODELOS

15 Modelo Es una abstracción de la realidad.
Es una representación de la realidad que ayuda a entender su composición y/o funcionamiento. Es una construcción intelectual y descriptiva de una entidad en la que un observador tiene interés. Se construye para transmitirse. Se emplean supuestos simples para restringirse a lo que se considera relevante y evitar lo que no. Un modelo es un sistema desarrollado para entender la realidad y, en consecuencia, para modificarla. No es posible modificar la realidad, en cierta dirección, si no se dispone de un modelo que la interprete.

16 Ejercicio 8 Modelar la siguiente realidad ¿Qué aspecto es importante?
¿De qué depende la importancia?

17 Modelos Modelo Observador Sistema Real

18 ¿Para qué sirve un modelo?
Ayuda para el pensamiento Herramienta de predicción Para entrenamiento e instrucción Ayuda para la experimentación Ayuda para la comunicación

19 Modelos Mentales y Formales
Depende de nuestro punto de vista, suele ser incompletos y no tener un enunciado preciso, no son fácilmente transmisibles. Ideas, conceptualizaciones Modelos Formales. Están basados en reglas, son transmisibles. Planos, diagramas, maquetas, ecuaciones, descripciones en HDL, programas. . .

20 Niveles de abstracción (en Electrónica)
Nivel de transacciones

21 Ejercicio 6 ¿A qué categoría (mental o formal) pertenecen los siguientes modelos? Opinión sobre el nuevo gabinete. Opinión sobre el nuevo gabinete escrito en El Comercio. Dibujo hecho a mano acerca de la nueva casa. Plano de la nueva casa. Modelo de clases o objetos del área de ventas. Orden en que llegan los elementos de entrada a una máquina. Distribución de probabilidad del orden en que llegan los elementos de entrada a una máquina. Orden que sigue un documento para ser aprobado. Diagrama de flujo de un algoritmo para aprobar documentos.

22 Modelos Icónicos y Abstractos
Modelos matemáticos Modelos analógicos Modelos a escala Modelos físicos Simulación por ordenador Exactitud Abstracción Planta piloto Modelo de un átomo, globo terráqueo, maqueta Reloj, medidores de voltaje, gráfica de volumen/costo Modelos de colas, modelos de robots Velocidad, ecuaciones diferenciales. Modelo analógico. Son aquellos en los que una propiedad del objeto real está representada por una propiedad que la sustituye, pero con comportamiento similar.

23 Ejercicio 7 Relaciona las siguientes dos listas.
Identificar qué modelo(s) se usa(n) para representar los siguientes aspectos de la realidad. Indicar el tipo de modelo. realidad modelo Oficina Bancaria Temperatura Edificio País Empresa Software Epidemia Reacción Nuclear Energía Termómetro Mapa Plano Organigrama Diagrama Causal Cola M/M/1 Diagrama de flujo Modelo Matemático E = mc2

24 TIPOS DE MODELOS

25 Tipos de modelos de simulación
Simulación probabilística estocástico determinístico tiempo-continuo tiempo-discreto estático dinámico Estocástico. Contienen uno o más parámetros (variables endógenas) aleatorios. Las mismas entradas pueden ocasionar salidas diferentes. Determinístico. Ante entradas fijas se producen las mismas salidas. Estático. No se contempla el tiempo como determinante para la evolución del sistema Dinámico. El tiempo interviene en la variación de las variables del sistema. Tiempo-continuo. El modelo permite que los estados del sistema cambien en cualquier momento. Tiempo-discreto. Los cambios de estado del sistema se dan en momentos discretos del tiempo. (De sistemas.shtml) 1. MODELOS DETERMINISTICOS Ni las variables endógenas y exógenas se pueden tomar como datos al azar. Aquí se permite que las relaciones entre estas variables sean exactas o sea que no entren en ellas funciones de probabilidad. Este tipo determinístico quita menos de cómputo que otros modelos 2. MODELOS ESTOCASTICOS Cuando por lo menos una variable es tomada como un dato al azar las relaciones entre variables se toman por medio de funciones probabilísticas, sirven por lo general para realizar grandes series de muestreos, quitan mucho tiempo en el computador son muy utilizados en investigaciones científicas 3. MODELOS ESTATICOS En ellos no se toma en cuenta el tiempo dentro del proceso, por ejemplo: los modelos de juegos, modelos donde se observa las ganancias de una empresa 4. MODELOS DINAMICOS Si se toma en cuenta la variación del tiempo, ejemplo: la variación de la temperatura, del aire durante un día, movimiento anual de las finanzas de una empresa. Ejemplo: Laboratorio de química: reacción entre elementos En estos modelos físicos podemos realizar modelos a escala o en forma natural, a escala menor, e escala mayor, sirven para hacer demostraciones de procesos como para hacer experimentos nuevos.

26 Estocástico - Determinístico
Si el estado de la variable en el siguiente instante de tiempo no se puede determinar con los datos del momento actual Método analítico: usa probabilidades para determinar la curva de distribución de frecuencias Determinístico Si el estado de la variable en el siguiente instante de tiempo se puede determinar con los datos del estado actual Método numérico: algún método de resolución analítica yj = fm(xi, lk) (Existen variables internas –como lk– aleatorias) xi yj yj = fm(xi) xi yj

27 Continuo - Discreto Continuo
El estado de las variables cambia de forma continua a lo largo del tiempo e = f (t) Método analítico: emplea razonamiento de matemáticas deductivas para definir y resolver el sistema Discreto (*) El estado del sistema cambia en tiempos discretos del tiempo e = f(nT) Método numérico: utiliza procedimientos computacionales para resolver el modelo matemático.

28 Estático - Dinámico Estático
Entre las variables no se encuentra la variable tiempo. Método analítico: algún método de resolución analítica. Dinámico (*) Si el estado de las variables puede cambiar mientras se realiza algún cálculo f [ nT ] ≠ f [ n(T+1) ] Método numérico: usa procedimientos computacionales para resolver el modelo matemático.

29 SIMULACION

30 Simulación Es la construcción de modelos informáticos que describen la parte que se considera esencial del comportamiento de un sistema de interés, así como diseñar y realizar experimentos con este modelo y extraer conclusiones de sus resultados para apoyar la toma de decisiones. Se usa como un paradigma para analizar sistemas complejos. La idea es obtener una representación simplificada de algún aspecto de interés de la realidad. Permite experimentar con sistemas (reales o propuestos) en casos en los que de otra manera esto no sería práctico, o bien demasiado costoso o incluso imposible.

31 Simulación del Sistema
Sistema Actual Simulación del Sistema parámetros entrada(t) salida(t) =?? La simulación del sistema imita la operación del sistema actual sobre el tiempo. La historia artificial del sistema puede generarse, observarse y analizarse. La escala de tiempo puede alterarse según la necesidad. Las conclusiones acerca de las características del sistema actual se pueden inferir.

32 Estructura de un modelo de simulación
si = f(ci, ni) ci ni si ei ci: variable exógena controlable ni: variable exógena no controlable ei: variable endógena (estado del sistema) si: variable endógena (salida del sistema)

33 Simulación probabilística*
En ocasiones se necesitan variables aleatorias en procesos de simulación: Algoritmos de placement & routing, de mapping. . . Entre otras técnicas, en Electrónica las más empleadas son: Simulación de Montecarlo Simulated annealing Algoritmos genéticos

34 Método de Montecarlo Es un método muy general
Emplea secuencias de números aleatorios como valores de variables Generador de números aleatorios Función de distribución de probabilidad Regla de muestreo Estimación de error Técnicas de reducción de varianza Produce soluciones aproximadas Se puede aplicar tanto en problemas con contenido de naturaleza probabilística como en otros que no lo tiene

35 Simulated annealing Imita el proceso de solidificación de un metal previamente fundido La estructura que queda tras el enfriamiento del metal es regular En este enfriado el nuevo punto de la estructura que se establece debe resultar mejor que el de partida teniendo en cuenta una función de coste. Este nuevo punto se sugiere en una variación en cualquier dirección teniendo en cuenta una determinada variación de energía al ir descendiendo la temperatura Con temperaturas menores, la probabilidad de elegir un movimiento peor disminuye

36 Algoritmos genéticos Se imita el proceso de evolución de las especies
Los nuevos individuos resultan de la evolución de los individuos de partida, pero... Pueden producirse cambios por mutación (aleatorio) Pueden producirse cambios por motivos de reproducción (adquiriendo determinadas características de los padres ) Se evoluciona hacia miembros con mejores características La población inicial es completamente aleatoria

37 PERTINENCIA

38 ¿Cuando es apropiado simular?
No existe una completa formulación matemática del problema. Cuando el sistema aún no existe. Es necesario desarrollar experimentos, pero su ejecución en la realidad es difícil o imposible Se tiene interés en establecer un periodo de observación del experimento distinto del que se podría establecer en la realidad. No se puede interrumpir la operación del sistema actual.

39 ¿Cuándo no es aconsejable simular?
El desarrollo del modelo de simulación requiere mucho tiempo. El desarrollo del modelo es costoso comparado con sus beneficios. La simulación es imprecisa y no se puede medir su imprecisión. El análisis de sensibilidad puede ayudar en estos casos.

40 Maneras de estudiar un sistema
Según Law y Kelton Sistema Experimentar con el sistema Experimentar con un modelo del sistema Modelo físico Modelo matemático Solución analítica SIMULACIÓN

41 Ejercicio 8 Sistema real: Sección de caja de un supermercado.
Identificar: Elementos o entidades. Actividades por cada entidad. Variables exógenas: Controlables. No controlables. Variables endógenas: De estado De salida

42 Ejercicio 8 Sistema de colas con un solo canal, por ejemplo una caja registradora. El tiempo de llegada entre clientes esta distribuido uniformemente entre 1 y 10 minutos. El tiempo de atención de cada cliente esta distribuido uniformemente entre 1 y 6 minutos. Calcular: Tiempo promedio en que un cliente permanece dentro del sistema. Porcentaje de tiempo desocupado del cajero.

43 Ejercicio 8

44 Conclusiones Los modelos se construyen para entender la realidad.
Los modelos de simulación hacen uso intensivo del computador El tipo de comportamiento de las variables determinan el comportamiento del sistema.

45 Bibliografía Simulación. Métodos y Aplicación. D. Ríos, S. Ríos y J. Martín Simulación. Sheldom M. Ross da. Edición. Simulación de Sistemas Discretos. J. Barceló. 1996