Simulacion Y Modelos

REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LAS FUERZAS ARMADAS

NÚCLEO TÁCHIRA

INTEGRANTE:

Luna P. Luz M. CI: 21090872

Simulación y Modelos

Sección 01D

San Cristóbal, mayo 2014

PRIMERA PARTE

DEFINICIONES:

Simulación: La simulación es una técnica muy poderosa y ampliamente usada en las ciencias para analizar y estudiar sistemas complejos.

Se puede definir a la simulación como la técnica que imita el funcionamiento de un sistema del mundo real cuando evoluciona en el tiempo. Esto se hace por lo general al crear un modelo de simulación. En síntesis, cada modelo o representación de una cosa es una forma de simulación.

Una definición más formal formulada por R.E. Shannon es: "La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos - para el funcionamiento del sistema".

Simulador: Un simulador es una máquina que reproduce el comportamiento de un sistema en ciertas condiciones, lo que permite que la persona que debe manejar dicho sistema pueda entrenarse. Los simuladores suelen combinar partes mecánicas o electrónicas y partes virtuales que le ayudan a simular la realidad.

Un simulador pretende reproducir tanto las sensaciones físicas (velocidad, aceleración, percepción del entorno) como el comportamiento de los equipos de la máquina que se pretende simular. Para simular las sensaciones físicas se puede recurrir a complejos mecanismos hidráulicos comandados por potentes ordenadores que mediante modelos matemáticos consiguen reproducir sensaciones de velocidad y aceleración. Para reproducir el entorno exterior se emplean proyecciones de bases de datos de terreno. A este entorno se le conoce como "Entorno Sintético".

Modelos: La simulación de sistemas implica la construcción de modelos. El objetivo es averiguar qué pasaría en el sistema si acontecieran determinadas hipótesis. Desde muy antiguo la humanidad ha intentado adivinar el futuro. Ha querido conocer qué va a pasar cuando suceda un determinado hecho histórico.

La simulación ofrece, sobre bases ciertas, esa predicción del futuro, condicionada a supuestos previos. Para ello se construyen los modelos, normalmente una simplificación de la realidad. Surgen de un análisis de todas las variables intervinientes en el sistema y de las relaciones que se descubren existen entre ellas.

El modelo que se construye debe tener en cuenta todos los detalles que interesan en el estudio para que realmente represente al sistema real (Modelo válido). Por razones de simplicidad deben eliminarse aquellos detalles que no interesan y que lo complicarían innecesariamente.

Se requiere pues, que el modelo sea una fiel representación del sistema real. No obstante, el modelo no tiene porqué ser una réplica de aquél.

Consiste en una descripción del sistema, junto con un conjunto de reglas que lo gobiernan. La descripción del sistema puede ser abstracta, física o simplemente verbal. Las reglas definen el aspecto dinámico del modelo. Se utilizan para estudiar el comportamiento del sistema real.

Como ejemplo: De modelo físico se pueden citar los túneles de viento donde se ensayan los aviones, los simuladores de vuelo, los canales de experiencia donde se ensayan los barcos, entre otros.

Como ejemplo: De modelo abstracto, se pueden citar los modelos econométricos donde, entre otras cosas, se pueden ensayar las consecuencias de medidas económicas antes de aplicarlas.

Tipos de Modelos

Existen múltiples tipos de modelos para representar la realidad. Algunos de ellos son:

 Dinámicos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado varía con el tiempo.

 Estáticos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a través del tiempo.

 Matemáticos: Representan la realidad en forma abstracta de muy diversas maneras.

 Físicos: Son aquellos en que la realidad es representada por algo tangible, construido en escala o que por lo menos se comporta en forma análoga a esa realidad (maquetas, prototipos, modelos analógicos, entre otros.).

 Analíticos: La realidad se representa por fórmulas matemáticas. Estudiar el sistema consiste en operar con esas fórmulas matemáticas (resolución de ecuaciones).

 Numéricos: Se tiene el comportamiento numérico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solución analítica.

 Continuos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son graduales. Las variables intervinientes son continuas.

 Discretos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son de a saltos. Las variables varían en forma discontinua.

 Determinísticos: Son modelos cuya solución para determinadas condiciones es única y siempre la misma.

 Estocásticos: Representan sistemas donde los hechos suceden al azar, lo cual no es repetitivo. No se puede asegurar cuáles acciones ocurren en un determinado instante. Se conoce la probabilidad de ocurrencia y su distribución probabilística. (Por ejemplo, llega una persona cada 20 ± 10 segundos, con una distribución equiprobable dentro del intervalo).

Sistema: Un sistema puede definirse como una colección de objetos o entidades que interactúan entre sí para alcanzar un cierto objetivo.

Subsistema: Es un conjunto que se aísla dentro del sistema. El sistema puede verse como un subsistema del Universo. Cada subsistema puede ser tratado dentro del sistema o estudiado en forma aislada.

SEGUNDA PARTE

EJEMPLOS:

Simulación

Tiempos en cola, longitudes de las colas que se forman en los distintos sectores, tiempo que está cada cliente en el sistema, promedios, desviaciones standard, entre otros.

SISTEMAS DE INVENTARIO

 Distribución de demanda

 Demanda Probabilidad Acumulado # aleatorio

 0 0.10 0.10 00 - 10

 1 0.25 0.35 11 - 35

 2 0.35 0.70 36 - 70

 3 0.21 0.91 71 - 91

 4 0.09 1.00 92 - 99

 Distribución del tiempo de entrega

 Tiempo(días) Probabilidad Acumulado # aleatorio

 1 0.6 0.6 00 - 60

 2 0.3 0.9 61 - 90

 3 0.1 1.0 91 - 99

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