Curso virtual Sena Sofía plus método de trabajo

Fecha 27/06/2013

Curso virtual Sena Sofía plus método de trabajo #

537081

Nombre del estudiante virtual

Willington Alvarado García

Actividad de la semana uno

Método de simulación

La técnica de simulación es desde hace mucho tiempo una herramienta importante. Durante muchos años, se han usado modelos a escala de máquinas, para simular la distribución de planta. La simulación común se uso inicialmente en la investigación de operaciones, surgió por primera vez en el trabajo de John Von Neumann y Stanislaw Ulam, en los últimos años de la década de los 40. Quienes a través del análisis de Montecarlo en conjunto con una técnica matemática, resolvieron problema relacionados con las barreras nucleares de protección, demasiado costosas para someterlas a pruebas de experimentación o demasiado complejas para realizar sus análisis.

El método de Montecarlo es un método no determinístico o estadístico numérico, usado para aproximar expresiones matemáticas complejas y costosas de evaluar con exactitud. El método se llamó así en referencia al Casino de Montecarlo (Principado de Mónaco) por ser “la capital del juego de azar”, al ser la ruleta un generador simple de números aleatorios. El nombre y el desarrollo sistemático de los métodos de Montecarlo datan aproximadamente de 1944 y se mejoraron enormemente con el desarrollo de la computadora.

QUE INTENTA LA SIMULACIÓN

1. Descubrir el comportamiento de un sistema

2. Postular teorías o hipótesis que expliquen el comportamiento observado

3. usar esas teorías para predecir el comportamiento futuro del sistema, es decir mirar los efectos que se producirían en el sistema.

La simulación es la mejor alternativa de la observación de un sistema. Nos permite recopilar información pertinente acerca del comportamiento del sistema al paso del tiempo. La simulación no es una técnica de optimización. Más bien se usa para estimar las mediciones del desempeño de un sistema modelado

La simulación moderna suele manejar situaciones que se pueden describir en el contexto de una línea de espera o cola. La simulación no se limita a eso, porque casi cualquier situación de funcionamiento se puede considerar como alguna forma de línea de espera. Ésta es la razón por la que la simulación ha gozado de aplicaciones tan tremendas en las redes de comunicaciones, manufactura, control de inventario, comportamiento del cliente, pronósticos eco-nómicos, sistemas biomédicos y estrategias y tácticas bélicas.

TIPOS DE SIMULACIÓN

La ejecución actual de la simulación suele basarse en la idea de usar el muestreo conjunta-mente con el método Monte Carlo. Es distinta porque se ocupa de estudiar el comportamiento de sistemas reales como una función del tiempo

. Existen dos clases de modelos de simulación.

1. Modelos continuos, que manejan sistemas cuyo comportamiento cambia continuamente con el tiempo. Esos modelos suelen usar ecuaciones en diferencias y diferenciales para describir las interacciones entre los distintos elementos del sistema. Un ejemplo característico es el estudio de la dinámica demográfica mundial.

2. Modelos discretos, relacionados principalmente con el estudio de líneas de espera, cuyo objetivo es determinar medidas como el tiempo de espera promedio y el tamaño de la cola. Esas medidas sólo cambian cuando entra o sale un cliente al sistema. En todos los demás momentos nada sucede en el sistema, desde el punto de vista de reunir datos estadísticos. Los instantes en los que suceden los cambios, en puntos discretos en el tiempo, dan lugar al nombre de simulación de evento discreto

Modelo de transporte

El modelo de transporte es una clase especial de programación lineal que tiene

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