Simulacion
Enviado por Asterisco77 • 14 de Septiembre de 2013 • 6.676 Palabras (27 Páginas) • 263 Visitas
Teoría de Modelos y Simulación
Enrique Eduardo Tarifa
Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Jujuy
Introducción a la Simulación
Introducción
Cuando alguien tiene la responsabilidad de conducir un sistema dado, como por ejemplo: un
banco, una ciudad, un sistema de transporte, etc., debe tomar continuamente decisiones acerca
de las acciones que ejecutará sobre el sistema. Estas decisiones deben ser tales que la
conducta resultante del sistema satisfaga de la mejor manera posible los objetivos planteados.
Para poder decidir correctamente es necesario saber cómo responderá el sistema ante una
determinada acción. Esto podría hacerse por experimentación con el sistema mismo; pero
factores de costos, seguridad y otros hacen que esta opción generalmente no sea viable. A fin
de superar estos inconvenientes, se reemplaza el sistema real por otro sistema que en la
mayoría de los casos es una versión simplificada. Este último sistema es el modelo a utilizar
para llevar a cabo las experiencias necesarias sin los inconvenientes planteados anteriormente.
Al proceso de experimentar con un modelo se denomina simulación. Al proceso de diseñar el
plan de experimentación para adoptar la mejor decisión se denomina optimización. Si el plan
de experimentación se lleva a cabo con el solo objeto de aprender a conducir el sistema,
entonces se denomina entrenamiento o capacitación.
En este punto, es conveniente plantear las siguientes definiciones:
· Sistema: Conjunto de objetos o ideas que están interrelacionados entre sí como una
unidad para la consecución de un fin (Shannon, 1988). También se puede definir como
la porción del Universo que será objeto de la simulación.
· Modelo: Un objeto X es un modelo del objeto Y para el observador Z, si Z puede
emplear X para responder cuestiones que le interesan acerca de Y (Minsky).
· Simulación: Simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y
llevar a cabo experiencias con él, con la finalidad de aprender el comportamiento del
sistema o de evaluar diversas estrategias para el funcionamiento del sistema (Shannon,
1988).
Aplicaciones de la simulación
La simulación es conveniente cuando:
· No existe una formulación matemática analíticamente resoluble. Muchos sistemas
reales no pueden ser modelados matemáticamente con las herramientas actualmente
disponibles, por ejemplo la conducta de un cliente de un banco.
· Existe una formulación matemática, pero es difícil obtener una solución analítica. Los
modelos matemáticos utilizados para modelar un reactor nuclear o una planta química
son imposibles de resolver en forma analítica sin realizar serias simplificaciones.
Teoría de Modelos y Simulación. Introducción a la Simulación. 2
· No existe el sistema real. Es problema del ingeniero que tiene que diseñar un sistema
nuevo. El diseño del sistema mejorará notablemente si se cuenta con un modelo
adecuado para realizar experimentos.
· Los experimentos son imposibles debido a impedimentos económicos, de seguridad,
de calidad o éticos. En este caso el sistema real esta disponible para realizar
experimentos, pero la dificultad de los mismos hace que se descarte esta opción. Un
ejemplo de esto es la imposibilidad de provocar fallas en un avión real para evaluar la
conducta del piloto, tampoco se puede variar el valor de un impuesto a para evaluar la
reacción del mercado.
· El sistema evoluciona muy lentamente o muy rápidamente. Un ejemplo de dinámica
lenta es el problema de los científicos que estudian la evolución del clima. Ellos deben
predecir la conducta futura del clima dadas las condiciones actuales, no pueden
esperar a que un tornado arrase una ciudad para luego dar el mensaje de alerta. Por el
contrario, existen fenómenos muy rápidos que deben ser simulados para poder
observarlos en detalles, por ejemplo una explosión.
Entre las posibles desventajas de la simulación se pueden citar:
· El desarrollo de un modelo puede ser costoso, laborioso y lento.
· Existe la posibilidad de cometer errores. No se debe olvidar que la experimentación se
lleva a cabo con un modelo y no con el sistema real; entonces, si el modelo está mal o
se cometen errores en su manejo, los resultados también serán incorrectos.
· No se puede conocer el grado de imprecisión de los resultados. Por lo general el
modelo se utiliza para experimentar situaciones nunca planteadas en el sistema real,
por lo tanto no existe información previa para estimar el grado de correspondencia
entre la respuesta del modelo y la del sistema real.
Actualmente la simulación presta un invalorable servicio en casi todas las áreas posibles,
algunas de ellas son:
· Procesos de manufacturas: Ayuda a detectar cuellos de botellas, a distribuir
personal, determinar la política de producción.
· Plantas industriales: Brinda información para establecer las condiciones óptimas de
operación, y para la elaboración de procedimientos de operación y de emergencias.
· Sistemas públicos: Predice la demanda de energía durante las diferentes épocas del
año, anticipa el comportamiento del clima, predice la forma de propagación de
enfermedades.
· Sistemas de transportes: Detecta zonas de posible congestionamiento, zonas con
mayor riesgo de accidentes, predice la demanda para cada hora del día.
· Construcción: Predice el efecto de los vientos y temblores sobre la estabilidad de los
edificios, provee información sobre las condiciones de iluminación y condiciones
ambientales en el interior de los mismos, detecta las partes de las estructuras que
deben ser reforzadas.
· Diseño: Permite la selección adecuada de materiales y formas. Posibilita estudiar la
sensibilidad del diseño con respecto a parámetros no controlables.
· Educación: Es una excelente herramienta para ayudar a comprender un sistema real
debido a que puede expandir, comprimir o detener el tiempo, y además es capaz de
brindar información sobre variables que no pueden ser medidas en el sistema real.
· Capacitación: Dado que el riesgo y los costos son casi nulos, una persona puede
utilizar el simulador para aprender por sí misma utilizando el método más natural para
aprender:
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