CONCEPTOS BÁSICOS DEL ANÁLISIS DE SISTEMAS Y SIMULACIÓN.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
¿ Que es una muestra?.
Advertisements

Introducción a la Simulación
El método científico.
Metodología de la Investigación
GENERALES SOBRE SISTEMAS
CAP. 4 METODOS CUANTITATIVOS PARA LA TOMA DE DECISIONES.
DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
Tema 1: La Ciencia Económica y su método
La investigación La construcción del conocimiento.
Una comprensión holística
Taller de Ingeniería Industrial
INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA
Profesor: José Antonio Riascos G
UNIDAD I MODELOS Y TOMA DE DECISIONES
Introducción a la Simulación
Representación en espacio de estado
Clouds by Chance: Improving Atmosphere Models with Random Numbers
TEMA I ENFOQUE DE SISTEMAS.
Administración II Teoría de Sistemas Lic. Ramón Paz Castedo.
La Solución de Problemas desde la perspectiva de Sistemas Exponen: Anaitzi Rivero & Pamela Maciel.
ESCUELA PROFERSIONAL DE INGENIERÍA EMPRESARIAL.
CONCEPTOS BÁSICOSDE ESTADÍSTICA.
Enfoque cibernético o sistémico
Unidad 4 Conceptos de sistema
Econometría I Tema 1 Introducción
Diseños de investigación
Tema 12 – Conceptos Básicos
ENTORNO“Principios” “Principles of Systems” Los modelos de simulación pertenecen a la clase de modelos abstractos. Dicha clase incluye también modelos.
CONCEPTO, FUNDAMENTO Y OBJETIVOS
Diseño de la investigación
Física General FMF024-Clase A S1.
SOFTWARE DE SIMULACION
Modelado matemático de sistemas de control
ELEMENTOS CONCEPTUALES Y COMPONENTES DE LOS SITEMAS
ESTRUCTURA DE DATOS ESD-243
5.3 APROXIMACIONES AL DISEÑO
TAREA: Simular un evento cotidiano REQUISITOS Hacerlo por computadora Permitir la manipulación de variables Puede usar software a la medida o hacerlo mediante.
SIMULACIÓN DE MÁQUINAS ELÉCTRICAS SEPTIEMBRE – DICIEMBRE 2004 Simulación de Máquinas Eléctricas Ph. D., M. Sc., Ing. Jaime A. González C.
Investigación en procesos de Aprendizaje Abordaje desde el AEC
Pasos de un estudio de simulacion (repaso).
INVESTIGACION DE OPERACIONES
SISTEMAS Y MODELOS Conceptos Básicos Tutor: FOLGER FONSECA Asignatura:
INGENIERÍA DE SISTEMAS UNIDAD II
La Investigación científica
Métodos de Análisis Ingenieril
La Investigación Científica y las etapas del proceso investigador
Modelos de Sistemas con
Investigación cualitativa e Investigación cuantitativa
INTRODUCCIÓN A LA FÍSICA
Sistemas Procesos y Modelos
EL CONDUCTISMO ¿Qué es un Conductista?
Sistemas, Procesos y Modelos
LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DESDE LA PERSPECTIVA DE SISTEMAS
ELEMENTOS DE CONTENIDO Y ALCANCE
Investigación cualitativa y cuantitativa
DISEÑO METODOLÓGICO.
CONCEPTOS CLAVES EN LA INGENIERIA DE SISTEMAS
2.1 DEFINICIONES CARACTERÍSTICAS Y SUPOSICIONES.
LA SELECCIÓN DE LAS MUESTRAS EN EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN
Investigación cualitativa e Investigación cuantitativa
Orígenes: Proyecto Montercalo: Proyecto APOLLO: Simulación del flujo de neutrones para la construcción de la bomba atómica. Movimiento dentro de la atmósfera.
Teoría General de Sistemas
Ejemplos de aplicación de los modelos de sistemas
Benemérita Universidad Autónoma Facultad de Enfermería Contenido de los Informes de Investigación.
Su importancia dentro de la ingeniería de sistemas
Que es un modelo.
Hernández Camacho Víctor Jesus Islas Sánchez Karla Vanessa
Modelamiento Matemático. Ventajas de las Matemáticas: Lenguaje más eficiente que el escrito para representar la realidad en forma abstracta Resultados.
√ $ IA Simulaciones mediante Modelos a escala (físicos), ensayos Simulaciones por computadora Ensayos √ Tiempo Simulación: puede describirse como el proceso.
UNIVERSIDAD PRIVADA DE TACNA METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN.
Transcripción de la presentación:

CONCEPTOS BÁSICOS DEL ANÁLISIS DE SISTEMAS Y SIMULACIÓN

SISTEMA DefinicionesDefiniciones Es un conjunto de componentes interrelacionados que poseen un límite y funcionan como una unidad.Es un conjunto de componentes interrelacionados que poseen un límite y funcionan como una unidad. Conjunto de materiales y procesos que se comunican para realizar una serie de funciones.Conjunto de materiales y procesos que se comunican para realizar una serie de funciones. Conjunto de procesos interconectados caracterizado por muchas vías recíprocas de causa y efecto.Conjunto de procesos interconectados caracterizado por muchas vías recíprocas de causa y efecto.

PROPIEDADES DE UN SISTEMA Los sistemas pueden estar anidados. Los sistemas con la misma escala y con el mismo nivel de detalle se pueden sobreponer.

sistema Análisis de Sistemas Análisis de Sistemas. Es un conjunto de teorías y técnicas que sirve para estudiar, describir y hacer predicciones acerca de sistemas complejos. ModeloModelo. Es una descripción formal de los elementos más esenciales de un problema (física, matemática o verbal). 4

CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS 1) Físicos vs abstractos 2) Dinámicos vs estáticos 3) Correlacionales vs explicativos 4) Determinísticos vs estocástios 5) Simulación vs analíticos

MODELOS FÍSCOS VS ABSTRACTOS Modelos físcos son réplicas físicas a menor escala del objeto en estudio. Modelos abstractos son aquellos que usan símbolos en lugar de réplicas (ejemplo: modelos matemáticos). Un individuo A requiere 100 kcal/día Temperatura es 0°C Aumenta 2 kcal/día Y=100-2x

MODELOS ESTÁTICOS VS DINÁMICOS Modelos estáticos son aquellos que describen la relación o conjunto de relaciones que no cambian en el tiempo. Modelos dinámicos son los que describen una relación que varía en el tiempo (toma encuenta el tiempo como una variable).

MODELOS CORRELACIONALES VS EXPLICATIVOS Los modelos correlacionales son los que describen y resumen un conjunto de relaciones que operan en el sistema, en síntesis su objetivo es predecir y no explicar. Los modelos explicativos representan la dinámica interna del sistema de interés, su objetivo es explicar el comportamiento del sistema por medio de una representación de los mecanismos causales.

MODELOS DETERMINÍSTICOS VS ESTOCÁSTICOS Un modelo determinístico es aque que no contiene variables aleatorias (predicciones idénticas). Descripción de los requerimientos energéticos de un individuo(Y, kcal/día) en función de la temperatura ambiental (X, en °C). Y=100-2x Sí la temperatura ambiental es 0°C este predicirá que 100 kcal/día de energía es requerida. Sí la temperatrua ambiental es –10°C este predicirá que 120kcal/día de energía es requerida.

MODELOS DE SIMULACIÓN VS ANALÍTICOS Los modelos analíticos son aquellos que se pueden resolver matemáticamente en forma cerrada. El modelo que representa el crecimiento poblacional en un ambiente con recursos ilimitados. Nt=Noe rt Donde Nt=tamaño de la población en el momento t No=tamaño inicial de la población r=tasa intrínseca de crecimiento poblacional t=tiempo

MODELOS DE SIMULACIÓN VS ANALÍTICOS Donde se puede dar cualquier valor a t, así; N 5 =100e 0.1(5) =164.9 N 8 =100e 0.1(8)= Los modelos de simulación y ecológicos son aquellos que no se pueden resolver numéricamente. Nt+1=f(Nt,Et) Nt+1=tamaño de la población en el momento t+1 F(Nt,Et)=función compleja del tamaño poblacional y las condiciones ambientales en el momento(t).

SIMULACIÓN Es un modelo para imitar o describir paso a paso, el comportamiento del sistema que se está estudiando. Compuesto de una serie de operaciones aritméticas y lógicas que, en conjunto representan estructura y el comportamiento del sistema de interés. Sí se escogen variables apropiadas para describir el sistema y se representan adecuadamente las reglas que gobiernan el cambio, se puede predecir los cambios en el estado del sistema a través del tiempo.

SIMULACIÓN

MODELOS DETERMINÍSTICOS VS ESTOCÁSTICOS Un modelo estocástico es aquel que contiene una o más variables aleatorias(predicciones diferentes). Requerimiento energético Y=a-bX Donde a y b son constantes (a=100 y b=2) Y= (-10)=120 Y= (-10)=125

ETAPAS TEÓRICAS EN EL ANÁLISIS DE SISTEMAS Desarrollo del modelo conceptual. Se hace en base a los objetivos del proyecto. Desarrollo del modelo cuantitativo. Cuando se traduce el modelo conceptual mediante ecuaciones matemáticas. Evaluación del modelo. Consiste en determinar si el modelo es apropiado o para cumplir con nuestros objetivos Uso del modelo. Implica diseñar y simular con el modelo experimentos que posteriormentes se realizarán en la naturaleza.