OPTIMIZACION DE FUNCIONES

Presentación del tema: "OPTIMIZACION DE FUNCIONES"— Transcripción de la presentación:

1 OPTIMIZACION DE FUNCIONES
Y SISTEMAS Magistral No. 1 Prof. Nelson Pérez

2 Introducción La simulación de eventos discretos es una de las herramientas de investigación de operaciones más ampliamente utilizadas en la actualidad debido a su estructura más fácil y rápida de comprender. Además de la disponibilidad de lenguajes de propósito especial.

3 Los modelos son descriptores de los sistemas
lleva a Situaciones problemas del mundo real Desarrollo de maneras de describirlas 1 (MODELOS) emprende Ciclo de la actividad de investigación Prueba y desarrollo (aplicando 1 y 2) lleva a lleva a Desarrollo de metodologías de solución apropiadas (usando 1) 2

4 Modelo EL EXITO DEL MODELADOR DEPENDE DE QUE TAN BIEN PUEDE DEFINIR LOS ELEMENTOS SIGNIFICATIVOS DEL SISTEMA Y LA RELACION ENTRE LOS MISMOS Un modelo es la interpretación explícita de lo que uno entiende de una situación,o tan sólo ideas de uno acerca de esa situación. Puede expresarse en matemáticas, símbolos o palabras,pero en esencia es una descripción de entidades, procesos o atributos y las relaciones entre ellos. Puede ser prescriptivo o ilustrativo, pero sobre todo, debe ser útil

5 Sistema Límite del sistema “Es un conjunto estructurado de objetos y (o) atributos junto con las relaciones entre ellos"

6 Desarrollo de Modelos Es mucho más fácil si:
Pero en los sistemas complejos äLas leyes de la física pertenecen äPocas leyes fundamentales disponibles al sistema äExistiera forma de representarlo äMuchos elementos básicos difíciles gráficamente de describir y procesar äLa variabilidad de la información a äRequieren de políticas s/la información procesar, elementos y resultados a procesar (dificiles de cuantificar) fueran controlables äAlgunos elementos significativos son determinados al azar äLa toma de decisiones por parte de personas es parte integral del sistema

7 SISTEMA Construcción de Modelos IMPLEMENTACION MODELO PROPOSITO
NIVEL DE DETALLE LIMITES MEDIDAS DE DESEMPEÑO DISEÑAR ALTERNATIVAS MODELO CIFRAS IMPLEMENTACION

8 SIMULAR ES LLEGAR A LA ESENCIA DE ALGO PRESCINDIENDO DE LA REALIDAD.
¿Qué es SIMULACIÓN? Algunas Definiciones SIMULAR ES "FINGIR". SIMULAR ES LLEGAR A LA ESENCIA DE ALGO PRESCINDIENDO DE LA REALIDAD. ES LA TECNICA DE RESOLVER PROBLEMAS SIGUIENDO LOS CAMBIOS EN EL TIEMPO DE UN MODELO DINAMICO.

9 ¿Qué es SIMULACIÓN? Algunas Definiciones ES EL PROCESO DE DESARROLLAR UN MODELO LOGICO-MATEMATICO SOBRE UN SISTEMA REAL Y EXPERIMENTAR CON EL MODELO RESPECTIVO EN UNA COMPUTADORA. UN EXPERIMENTO DE SIMULACION CONSISTE EN LA OBSERVACION DEL COMPORTAMIENTO DINAMICO DE UN MODELO QUE SE MUEVE DE UN ESTADO A OTRO DE ACUERDO A UNA SERIE DE RESTRICCIO- NES Y REGLAS ESTABLECIDAS EN EL MODELO. ...

10 Sistema ¿Qué es SIMULACIÓN? SIMULACION Experimentar con el sistema
Experimentar con un modelo del sistema Modelo fisico Modelo matemático Solución analítica SIMULACION

11 Puede ser usado repetidamente una vez que el modelo ha sido construido
Ventajas Los sistemas reales c/elementos estocasticos son de difícil modelaje matemático para su evaluación analítica. La Simulación puede ser el único tipo de investigación posible. Puede ser usado repetidamente una vez que el modelo ha sido construido Generalmente son más fáciles de aplicar que los métodos analíticos Los modelos analíticos requieren de muchas suposiciones para hacerlos manejables

12 Ventajas La simulación permite estimar medidas de desempeño del sistema existente bajo diferentes escenarios de operación. Las alternativas de diseño propuestas a un sistema pueden evaluarse en busca de mejores resultados a los requerim. Se puede tener un mejor control sobre condiciones experimentales no así experimentando con el sistema real. Permite estudiar el sistema por periodos muy largos en en un tiempo comprimido. O alternativamente un trabajo minucioso, analizarlo en tiempo expandido

13 Son costosos y consume mucho tiempo su desarrollo.
Desventajas Son costosos y consume mucho tiempo su desarrollo. Se usa en situaciones donde existen técnicas analíticas. Generalmente no sirven para encontrar soluciones óptimas. Dificultad en vender la idea por falta de conocimientos.

14 Peligros Ver la simulación como un ejercicio complicado de programación. Inferir con una sola corrida asumiendo independencia Confianza en simuladores comerciales accesibles a "cualquiera", complejos, no documentados, que no implementan la lógica deseada Uso arbitrario de distribuciones y suposiciones Impresionarse con el gran volumen de información, y una animación realista. Pero que no refleja a sistema estudiado

15 Etapas 1. FORMULACION DEL PROBLEMA. 2. CONSTRUCCION DEL MODELO. 3. ADQUISICION DE DATOS. 4. TRADUCCION DEL MODELO. 5. VERIFICACION. 6. VALIDACION 7. PLANEACION TACTICA Y ESTRATEGICA. 8. EXPERIMENTACION. 9. ANALISIS DE RESULTADOS. 10. IMPLEMENTACION Y DOCUMENTACION.

16 Tipos de Simulación La simulación analiza el comportamiento de los sistemas como función del tiempo. Los modelos de los sistemas pueden ser clasificados como con: I. CAMBIOS DISCRETOS La variables dependientes varían en puntos específicos del tiempo de simulación y son referidos como eventos II. CAMBIOS CONTINUOS Las variables dependientes del modelo pueden cambiar continuamente durante el transcurso del tiempo.

17 1. PROGRAMACIÓN DEL SIGUIENTE EVENTO
Enfoques Alternativos. Modelos de Eventos Discretos 1. PROGRAMACIÓN DEL SIGUIENTE EVENTO 2. EXAMEN DE ACTIVIDADES 3. ORIENTACION A LOS PROCESOS Proceso Actividad 2 Actividad 1 tiempo Evento 1 llegada Evento 2 se inicia el serv.en la tarea 1 Evento 3 se inicia el serv.en la tarea 2 Evento 4 termina el serv.en la tarea 1 Evento 5 termina el serv.en la tarea 2

18 REDUCCION EN LA TAREA DE PROGRAMACION. MEJOR DEFINICION DEL SISTEMA.
Lenguajes de Simulación Ventajas REDUCCION EN LA TAREA DE PROGRAMACION. MEJOR DEFINICION DEL SISTEMA. MAYOR FLEXIBILIDAD PARA CAMBIOS. MEJOR DIFERENCIACION DE LAS ENTIDADES QUE FORMAN EL SISTEMA. OBTENCION DE REPORTES FLEXIBLES FUNCIONES INTEGRADAS

19 Orientación Por Procesos
- GPSS/H (General Purpose Simulation System) - SLAM II (Simulation Language for Alternative Modelling) - SIMNET II (Simulation Network)

20 Modelación Por Bloques en GPSS/H
LENGUAJE DE SIMULACION DISCRETA. FUE DISENADO CON UN LENGUAJE ENSAMBLADOR DISENADO POR GEOFREY GORDON EN LOS 60'S EXISTEN DIVERSAS PRESENTACIONES. GPSS/H CONSIDERA EL PROCESO COMO ENTIDADES QUE SE MUEVEN DENTRO DEL SISTEMA ESTAS ENTIDADES DINAMICAS QUE SE MUEVEN DE BLOQUE EN BLOQUE SON LLAMADAS TRANSACCIONES

21 Modelación Por Redes con SIMNET II
UN BLOQUE REPRESENTA UNA ACCION O EVENTO QUE PUEDE AFECTAR UNA O MAS TRANSACCIONES Y CAMBIAR EL ESTADO DEL SISTEMA. LA COLECCION DE BLOQUES REPRESENTA EL SISTEMA TOTAL LLAMADO DIAGRAMA DE BLOQUES. CADA BLOQUE EN EL DIAGRAMA DE BLOQUES REPRE- SENTA EXACTAMENTE UNA LINEA EN EL PROGRAMA FUENTE. GPSS/H NO ES UN LENGUAJE ESTRUCTURADO.

22 EN LOS 70'S POR ALAN PRITSKER. PERMITE TODO TIPO DE SIMULACIÓN.
Modelación Por Redes con SLAM II DISEÑADO EN FORTRAN. EN LOS 70'S POR ALAN PRITSKER. PERMITE TODO TIPO DE SIMULACIÓN. PERMITE SOLO INSERCIONES EN FORTRAN. MANEJA EL ENFOQUE POR PROCESO (REDES). LOS OBJETOS QUE SE MUEVEN EN EL SISTEMA SON LLAMADOS "ENTIDADES". A LAS ENTIDADES SE LES ASIGNA ATRIBUTOS PARA DISTINGUIRLAS.

23 Modelación Por Redes con SLAM II
EL MARCO DE TRABAJO DE SLAM II ES UNA ESTRUCTURA DE RED CONSISTENTE DE NODOS. ESPECIALIZADOS Y RAMAS QUE SON USADAS PARA MODELAR RECURSOS, COLAS PARA RECURSOS, ACTIVIDADES Y DECISIONES QUE RESTRINGEN EL FLUJO DE ENTIDADES. LA ORGANIZACION LOGICA DE ESTOS NODOS FORMA UN MODELO EN SLAM II, QUE PUEDE SER REPRESENTADO GRAFICAMENTE EN UN DIAGRAMA DE RED. UNA RED DE UN MODELO EN SLAM II ES UNA REPRESENTACION DE UN PROCESO Y EL FLUJO DE ENTIDADES A TRAVES DEL PROCESO.

24 DISEÑADO POR HAMDY TAHA EN LOS 80’S. FUE CONSTRUIDO CON FORTRAN.
Modelación Por Redes con SIMNET II DISEÑADO POR HAMDY TAHA EN LOS 80’S. FUE CONSTRUIDO CON FORTRAN. NO ES UN LENGUAJE ESTRUCTURADO. ES UN LENGUAJE ORIENTADO POR PROCESO. CONSISTE SOLAMENTE EN CUATRO NODOS.

25 Modelación Por Redes con SIMNET II
USA NODOS Y RAMAS PARA REPRESENTAR EL SISTEMA A SIMULAR. NO REQUIERE INSERCIONES EN FORTRAN. EL CONJUNTO DE NODOS Y RAMAS ES DEFINIDO COMO DIAGRAMA DE RED, QUE ES EL MODELO DEL SISTEMA A REPRESENTAR. LAS RAMIFICACIONES JUEGAN UN PAPEL MUY IMPORTANTE EN EL DISENO DE MODELOS.