Clasificacion De Modelos De Simulacion

CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN

Según las características que debe poseer un buen modelo y los objetivos del estudio de simulación,

existen diversas formas para clasificar los modelos.

Modelos Físicos, Mentales y Simbólicos

Los modelos físicos, son representaciones de sistemas físicos y están descritos por variables medibles.

Los modelos mentales, son modelos heurísticos o intuitivos que sólo existen en las mentes y son

imprecisos, difusos y difíciles de comunicar.

Los modelos simbólicos, son aquellos que incluyen operaciones lógicas o matemáticas y que pueden

utilizarse para formular una solución de un problema. Pueden ser matemáticos o no matemáticos.

Modelos Estáticos y Dinámicos

Los modelos estáticos, representan el sistema en un determinado momento de tiempo, sin considerar el

avance del tiempo. De esta forma, son muy útiles cuando los sistemas se encuentran en equilibrio y no

evolucionan respecto al tiempo.

Un ejemplo sería el modelo matemático simple que representa el stock de un cierto material en un

almacén, un día determinado.

Stock = stock inicial + material de entrada – material consumido

Los modelos dinámicos permiten deducir cómo las variables de interés del sistema, evolucionan a lo

largo del tiempo.

Un ejemplo sería el modelo que representa la evolución de un stock, el cual lleva implícito la evolución

del tiempo.

Evolución del stock = flujo de entrada – flujo de salida

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Modelos Deterministas y Estocásticos

Se dice que un modelo es determinista si su nuevo estado puede ser completamente definido a partir

del estado previo y de sus entradas.

Ni las variables endógenas o exógenas se pueden tomar como datos al azar. Ello permite que las

relaciones entre las variables sean exactas y no entren en ellas funciones de probabilidad.

De esta forma, ofrecerá un único conjunto de valores de salida, para un conjunto de entradas conocidas.

Los modelos estocásticos requieren de variables aleatorias para formalizar las dinámicas de interés.

Además, el modelo no genera un único grupo de salidas cuando es utilizado para realizar un

experimento, sino que los resultados son utilizados para estimar el comportamiento real del sistema.

Modelos Continuos y Discretos

Los modelos continuos, representan la evolución de las variables de interés de manera continua.

Utilizan ecuaciones diferenciales ordinarias si consideran únicamente la evolución de una propiedad

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