Simuladores

5 Simuladores.

5.1 Introduccion a la simulacion de negocios.

5.2 Definiciones y aplicaciones simulacion de negocios.

5.3 Aplicacion de un modelo de simulacion de negocios.

5.4 Interpretacion de resultados simulacion de negocios.

5.1

Actualmente, la simulación es una poderosa técnica para la resolución de problemas. Sus

orígenes están en la teoría de muestreo estadístico y análisis de sistemas físicos probabilísticos

complejos. El aspecto común de ambos es el uso de números y muestras aleatorias para aproximar

soluciones.

Una de las más famosas aplicaciones de muestras aleatorias, ocurre durante la segunda guerra

mundial, cuando la simulación se utilizó para estudiar el flujo de neutrones dentro del desarrollo de la

bomba atómica. Esta investigación era secreta y le dieron un nombre en código: Monte Carlo. Este

nombre se mantiene, y durante mucho tiempo se usaba para hacer referencia a algunos esfuerzos en

simulación. Pero el término métodos Monte Carlo, se refiere actualmente a una rama de las

matemáticas experimentales que trata con experimentos de números aleatorios, mientras que el

término simulación, o simulación de sistemas, cubre una técnica de análisis más práctico, y es lo que

vamos a estudiar.

Vamos a ver técnicas que utilizan los computadores para imitar, o simular, el comportamiento

de sistemas del mundo real. Para estudiar científicamente estos sistemas, a menudo se han de hacer

una serie de suposiciones acerca de cómo trabaja éste. Estas suposiciones que usualmente toman la

forma de relaciones matemáticas o lógicas, constituyen un modelo que va a ser usado para intentar

comprender el comportamiento del sistema correspondiente.

Si las relaciones que componen el modelo son suficientemente simples, es posible usar

métodos matemáticos (tales como álgebra, cálculo o teoría de la probabilidad) para obtener una

información exacta de las cuestiones de interés; a esto se le llama solución analítica. Sin embargo, la

mayoría de los sistemas del mundo real son demasiado complejos y normalmente los modelos realistas

de los mismos, no pueden evaluarse analíticamente. Lo que se puede hacer es estudiar dichos modelos

mediante simulación. En una simulación se utiliza el ordenador para experimentar con un modelo

numéricamente, de forma que con los resultados obtenidos se haga una estimación d

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