Simulación

Simulación

Una simulación es la imitación de la operación de un proceso o de un sistema del mundo real en un cierto plazo. Si está hecha a mano o en computadora, la simulación implica la generación de una historia artificial de un sistema, y la observación de esta historia artificial para dibujar interferencias referentes a las características del funcionamiento del sistema verdadero. 

La simulación se puede también utilizar para estudiar sistemas en la etapa del diseño, antes de que se constituyan tales sistemas. Así el modelado de la simulación se puede utilizar como herramienta de análisis para predecir el efecto de cambios a los sistemas existentes, y como herramienta de diseño para predecir el funcionamiento de nuevos sistemas. La simulación es la imitación de la operación de un proceso real o de un sistema en relación con el tiempo. Si se hace a mano o a computadora, la simulación implica la creación de un historial artificial de un sistema y a través de la observación de ese historial artificial sacar conclusiones de las características del sistema real.

El modelo de simulación usualmente toma la forma de un conjunto de suposiciones concernientes a la operación del sistema. Estas suposiciones son expresadas en relaciones matemáticas, como lógicas y simbólicas entre las entidades o los objetos de interés de un sistema. Una vez desarrollado y validado el modelo puede ser usado para investigar una gran variedad de preguntas acerca del sistema en el mundo real.

Los cambios potenciales al sistema pueden ser primero simulados para predecir el impacto en elfuncionamiento de un sistema. La simulación también puede usarse para estudiar sistemas en su fase de diseño antes de que se construyan tales sistemas. Así la creación de modelos de simulación se puede usar tanto como una herramienta de análisis para predecir el efecto de los cambios en el sistema existente; y como una herramienta de diseño para predecir el diseño de nuevos sistemas bajo circunstancias variables.

La simulación como herramienta

La disponibilidad de lenguajes de simulación de propósito específico, capacidades informáticas masivas en reducción de los costos de operaciones, y los avances en la metodología de la simulación han hecho de la simulación una de las herramientas más ampliamente usadas y aceptadas en investigación de operaciones y análisis de sistemas. La simulación se sometió bajo varias circunstancias sobre si era una herramienta apropiada para usar; ha sido la discusión de varios autores como Naylor (1996), Banks (1996).

Propósitos.

1. Permite el estudio y la experimentación de las interacciones internas de un sistema complejo, o de un subsistema interno dentro de un sistema complejo.

2. Se pueden simular cambios informáticos, organizacionales y del entorno, así como el efecto de estos cambios en el comportamiento del modelo que se puede observar.

3. El conocimiento adquirido en el diseño de un modelo de simulación puede ser de gran ayuda hacia las sugerencias del mejoramiento en el sistema que se está investigando.

4. Al cambiar las entradas en la simulación y observar los resultados de salida se puede obtener una muybuena idea de cuales variables son las más importantes y cómo interactúan estas variables.

5. La simulación se puede utilizar como un dispositivo pedagógico para reforzar la metodología soluciones analíticas.

6. La simulación se puede usar para experimentar con nuevos diseños o estrategias antes de la implementación, para estar preparados ante lo que puede suceder.

7. La simulación se puede usar para verificar soluciones analíticas.

8. Al simular con las diferentes capacidades de una maquina, se pueden determinar los requerimientos.

SIMULACIÓN NO APROPIADA

En esta sección se basa en un artículo por banKS y Gibson 1997, quien le dio diez reglas para determinar cuando la simulación no es

apropiado. La primera regla indica que la simulación no debe utilizarse cuando el problema puede resolverse usando el sentido común.

Se da un ejemplo de una instalación de automóvil-tag sirviendo a los clientes que llegan al azar a una tasa promedio de 100 por hora y

se sirven en promedio de 12 por hora. Para determinar el número mínimo de servidores necesarios, la simulación no es necesario.

Simplemente calcular 100/12 = 8.33, indicando que se necesitan nueve o más servidores.

La segunda regla dice que la simulación no debe utilizarse si el problema puede resolverse analíticamente. Por ejemplo, bajo

ciertas condiciones, el tiempo promedio de espera en el ejemplo anterior puede determinarse de curvas que se desarrollaron

por Hillier y Lieberman 1995

La siguiente regla dice que la simulación no debe utilizarse si es más fácil realizar experimentosdirectos. Un ejemplo de un

se administra un restaurante de comida rápida, donde es menos costoso que una persona utilice un terminal de mano y

comunicación por voz para determinar el efecto de la adición de otra estación de orden en el tiempo de espera del cliente.

La cuarta regla dice no a la simulación, si los costos superan los ahorros. Hay muchos pasos para completar una

simulación, como se describe en la sección 1.11 y estos debe hacerse cuidadosamente. Si un estudio de simulación cuesta 20000 y la

ahorro podría ser 10000, simulación no sería apropiado.

Reglas de cinco y seis indican esa simulación no deben realizarse si el tiempo o los recursos no está disponible.

Si la simulación se estima que el costo de 20000 y 10000 sólo está disponible, la sugerencia es no aventurarse en

un estudio de simulación. Del mismo modo, si una decisión es necesarias en dos semanas y una simulación tomará un mes, la simulación

no se aconseja el estudio.

La siguiente regla refiere a la capacidad de verificar y validar el modelo. Si no hay suficiente tiempo o personal

no están disponibles, la simulación no es apropiada.

Si los administradores tienen expectaciones irracionales decir, demasiado pronto - o se sobreestima el poder de la simulación,

simulación puede no ser apropiado.

Por último, si el comportamiento del sistema es demasiado complejo o no puede ser definido, simulación no es apropiado. La conducta humana es

a veces extremadamente complejo para modelar.

Ventajas y desventajas 

Los datos de salida de una simulación deben corresponder a lassalidas que se pueden registrar del sistema verdadero. 

En contraste con los modelos de optimización, los modelos de la simulación son

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