TAREA: Simular un evento cotidiano REQUISITOS Hacerlo por computadora Permitir la manipulación de variables Puede usar software a la medida o hacerlo mediante un lenguaje de propositos generales Debe cumplir con la teoria vista en clase.

De qué podemos hacer simulación La simulación trata con modelos de sistemas. Una planta de fabricación con máquinas, personal, etc. Un banco u otras entidades de servicio, con diferentes tipos de clientes, servidores, expendedores automáticos, cajeros automáticos, etc. Una red de distribución o transporte. – Una red de servicio al cliente, con posibles clientes en un área geográfica, técnicos con diferentes cualificaciones, camiones con diferentes recambios y herramientas, un depósito central y un centro de carga. – Una red de ordenadores con servidores, clientes, disco, unidades de cinta, impresoras y operadores. – Una red de autopistas con cruces control y tráfico.

Una central de seguros donde se recibe mucho formulario, se repasa, se copia se rellena y se envía por personas y máquinas. Un sistema de justicia, con juzgados, jueces, staff, fiscales, defensores, etc. – Una planta de productos químicos con tanques de almacenaje, reactores, y tanques móviles a los que enviar el producto final. – Un restaurante de comida rápida con trabajadores de distintos tipos, clientes, equipamiento y materias primas. Un supermercado con un control de inventario, caja y un servicio al cliente. – Un parque con atracciones, tiendas, restaurantes, trabajadores, invitados y parkings. –

Para qué hacemos simulación Un sistema se estudia para medir su rendimiento, mejorar su funcionamiento, o diseñarlo si no existe. Los gerentes de un sistema también quieren tener información disponible para la operación diaria, como ayudas a decidir en caso de que una máquina importante se estropee, etc.

¿Por qué no experimentar con el sistema? 1.En muchos casos, es muy difícil, costoso, o simplemente imposible, hacer estudios físicos en el sistema. 2.No se puede experimentar con diferentes distribuciones en planta de una fábrica si no esta construida. 3.Si la planta existe, es un riesgo en la producción probar cambios de variables. Sería muy difícil de explicar a los clientes que se cierra la segunda ventanilla de un banco para ver que pasa con el tiempo medio de espera. Experimentar un nuevo sistema de facturación en el aeropuerto podría causar que muchos pasajeros perdieran su vuelo, si hubiera problemas no detectados con el nuevo procedimiento. Es imposible experimentar con el personal de urgencias de un hospital, por ejemplo.

Modelo Fisico Son construcciones a escala en su tamaño real de un sistema, y generalmente las variables intervinientes no son alteradas. Puede existir un hibrido donde una parte es real y otra parte controlada

Simulación matemática Son aproximaciones y supuestos, estructurales y cuantitativos, sobre la manera en que el sistema se comporta o se comportará. Las variables intervinientes en el sistema generalmente se calculan a base fórmulas (Teoría de colas, ecuaciones diferenciales, números aleatorios, etc. Tiene la característica que es fácil, rápido y barato. Su estudio requiere alto grado de análisis.

Simulación por computadora No se considera como una técnica, formalmente hablando, sino mas bien como una herramienta, sin embargo el término se ha popularizado para indicar que sin importar el método, se hará usando una computadora.

Inconvenientes de la simulación 1.La simulación no es la fórmula perfecta para encontrar errores, ya que entradas aleatorias, darán salidas aleatorias 2.una simulación estocástica es como hacer un experimento físico, cada vez que se haga un ensayo tendremos algo diferente. 3.En muchos casos la mejor aproximación a la realidad se da cuando el tiempo de ensayo tiende al infinito 4.El éxito en la simulación es mejorar un sistema sin llevarlo a la perfección.

Simulacion Estatica Vrs. Dinámica Un modelo de simulación estática, se entiende como la representación de un sistema para un instante (en el tiempo) en particular o bien para representar un sistema en el que el tiempo no es importante, en cambio un modelo de simulación dinámica representa a un sistema en el que el tiempo es una variable de interés, como por ejemplo en el sistema de transporte de materiales dentro de una fabrica, una torre de enfriamiento de una central termoeléctrica, etc.

Simulacion Continua Vrs. Discreta En un modelo continuo, el estado del sistema, puede cambiar continuamente a través del tiempo; un ejemplo podría ser el nivel de un depósito de agua, mientras se vacía. En un modelo discreto los cambios ocurren en puntos separados del tiempo, como sistemas de fabricación con piezas llegando y saliendo en tiempos específicos, paradas y puestas en marcha de máquinas, y pausas de los operarios. Se pueden tener elementos continuos y discretos mezclados, como por ejemplo en una refinería, con los cambios continuos de presión y las paradas por avería discretas..

Simulacion Determinística vrs. Estocástica Los modelos que no tienen entradas aleatorias son determinísticos. Un trabajo estricto como el de una maquina automática con tiempos fijos sería un modelo determinístico. Los modelos estocásticos operan con entradas aleatorias, como un banco con llegadas aleatorias de personas que requieren tiempos variados de servicio. Un modelo puede tener entradas determinísticas y aleatorias a la vez.

METODOLOGIA DEL PROCESO DE SIMULACIÓN. A) FORMULACIÓN DEL PROBLEMA. B) RECOLLECCIÓN Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN REQUERIDA. C) FORMULACIÓN DEL MODELO MATEMATICO. D) EVALUACIÓN DE LAS CARACTERISTICAS DE LA INFORMACIÓN PROCESADA. E) FORMULACIÓN DE UN PROGRAMA DE COMPUTADORA. F) VALIDACIÓN DEL PROGRAMA DE COMPUTADORA. G) DISEÑO DE EXPERIMENTOS DE SIMULACIÓN. H) ANALISIS DE RESULTADOS Y VALIDACIÓN DE LA SIMULACIÓN.

METODOLOGIA DEL PROCESO DE SIMULACIÓN. A) FORMULACIÓN DEL PROBLEMA. B) RECOLLECCIÓN Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN REQUERIDA. C) FORMULACIÓN DEL MODELO MATEMATICO. D) EVALUACIÓN DE LAS CARACTERISTICAS DE LA INFORMACIÓN PROCESADA. E) FORMULACIÓN DE UN PROGRAMA DE COMPUTADORA. F) VALIDACIÓN DEL PROGRAMA DE COMPUTADORA. G) DISEÑO DE EXPERIMENTOS DE SIMULACIÓN. H) ANALISIS DE RESULTADOS Y VALIDACIÓN DE LA SIMULACIÓN.