Tipos De Simulacion

TIPOS DE SIMULACION

• SIMULACION DISCRETA

Donde el sistema a simular se observa únicamente en los puntos seleccionados en el tiempo. Su nombre se origino debido a que las estadísticas se obtienen saltando de un punto (discreto) a otro en la escala de tiempo.

Ejemplo: en un sistema de cola en el cual los clientes se les ofrece un servicio o se agregan a una cola en espera del servicio, y luego a ser atendidos abandonan la instalación.

En los sistemas discretos, las estadísticas como la longitud de la fila, o el intervalo de tiempo de espera puede cambiar solamente cuando llega un nuevo cliente al sistema, o cuando un cliente completa su servicio y sale de la instalación.

• SIMULACION CONTINUA

El sistema se monitorea en todos y en cada uno de los puntos en el tiempo.

Ejemplo: el flujo del liquido en una tubería, o el crecimiento de una población mundial.

En los sistemas continuos, las estadísticas se pueden obtener solo a través del monitoreo de la situación en forma continua. Algunas de las variables que interesarían monitorear como función del tiempo son:

1. El cambio de la población

2. Cambios en los recursos naturales

3. Cambios en el estándar de vida

• MODELOS ESTATICOS DE SIMULACION

Representación de un sistema en determinado punto en el tiempo. No tiene en cuenta el tiempo

Ejemplo:

Simulación de monte carlo: es una técnica cuantitativa que hace uso de la estadística y los ordenadores para imitar, mediante modelos matemáticos, el comportamiento aleatorio de sistemas reales no dinámicos (por lo general, cuando se trata de sistemas cuyo estado va cambiando con el paso del tiempo, se recurre bien a la simulación de eventos discretos o bien a la simulación de sistemas continuos).

• SIMULACION DINAMICA

Un modelo de simulación dinámica representa a un sistema en el que el tiempo es una variable de interés.

Ejemplo: en el sistema de transporte de materiales dentro de la fabrica.

• SIMULACION DETERMINISTICAS Y ESTOCASTICA

Si un modelo de simulación no considera ninguna variable importante, comportándose de acuerdo con una ley probabilística, se le llama un modelo de simulación determinista. En estos modelos de salida queda determinada una vez que se especifican los datos y relaciones de entrada al modelo, tomando en cierta cantidad de tiempo de cómputo para su evaluación. Sin embargo, muchos sistemas de modelan tomando en cuenta algún componente aleatorio de entrada, lo que da la característica de modelo estocástico de simulación.

Ejemplo: un sistema de inventarios de una fábrica, o bien el sistema de líneas de espera de una fábrica, etc. En estos modelos producen una salida que es en su misma

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