Simulación y optimización Tema 3 Simulación y optimización
Motivación y objetivos Requerimientos (¿cuantitativo?). Diseño de experimentos Análisis del sistema Inspección de datos Identificar parámetros y variables. Estudio de información relacionada NO Formulación de hipótesis Especificar rango de aplicabilidad Inferencia Deducción de consecuencias P. ej.: Formulación matemática y predicciones cuantitativas (¿simulación numérica?) Validación interna NO Validación (“falsación”) SI NO Certificación (interna o externa) SI Documentación SI
Simulación Muchos sistemas reales son muy complejos Inviabilidad de modelos analíticos Simular es emular en un ordenador (o varios) el comportamiento de un sistema para estimar alguna característica del mismo
Tipos de simulación Variables: continuas o discretas Evolución temporal: evolución continua o eventos discretos Estocástica o determinista
Ejemplos Cálculo de con un método estocástico Cálculo de la probabilidad de ganar un partido de tenis a 3 sets si gano el 45% de los puntos. ¿y a 5 sets? ¿y si la fatiga me favorece? Esquema de simulación de las células con cilios y flagelos Trayectoria, paso temporal, condiciones de contorno, etc Esquema de simulación de tráfico para optimización de la secuencia de semáforos
Simulación de eventos discretos Ejemplo: la cola del supermercado Bucle de eventos ¿Cuál es el siguiente evento? Actualizar el reloj de la simulación Procesado de eventos Ejecutar las acciones que se harían en el sistema ante ese evento Recolectar datos de acuerdo a los parámetros que se quiera estimar