Introducción a la simulación


Definición

“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”.

La simulación hace uso de modelos matemáticos para permitirnos recrear una serie de eventos y sucesos de los cuales deseamos medir sus variables, para poder hacer esto necesitamos que existan datos estadísticos acerca de la frecuencia en que se desarrollan estos eventos.

La simulación es una herramienta muy útil cuando hablamos de hechos que se presentan de forma aleatoria o con una cierta probabilidad de ocurrencia que pueda ajustarse a una distribución de probabilidad.

La simulación no necesariamente debe realizarse con el uso de una computadora, pero se usa para poder llevarla a cabo de una forma rápida y eficiente.

Como ya se a mencionado la simulación requiere de la elaboración de un modelo que represente el sistema o evento que queramos representar, para ello los modelos deben contener sólo los aspectos esenciales del sistema real que representan. Aquellos aspectos del sistema que no contribuyen significativamente en su comportamiento no se deben incluir, ya que lo que harían sería obscurecer las relaciones entre las entradas y las salidas.
Características que deben presentar los modelos:

  •  Deben ser fáciles de entender y manejar.
  •  Deben ser simples y de costo no excesivo.
  •  Deben ser una buena aproximación del sistema real, que controle el mayor número posible de aspectos del mismo y que éstos contribuyan de forma significativa al sistema (hay relaciones en el sistema que no son significativas y pueden obviarse en el modelo).

El diseño y control de modelos de modelos obliga a tener conocimientos de cuatro áreas de conocimiento:

  •  Modelización: necesarios para diseñar el modelo que permita dar respuestas válidas del sistema real que represente.
  •  Programación: Generalmente el modelo se ha de implentar con un lenguaje de programación.
  •  Probabilidad y Estadística: la probabilidad es necesaria para definir y estudiar las variables aleatorias de las entradas, y la estadística para permitir el diseño y análisis de los experimentos.
  •  Métodos Heurísticos: para permitir llegar a una solución buena del problema planteado.

Proceso de simulación

Formulación del problema

Consiste en estudiar el contexto del problema, identificar los objetivos del proyecto, especificar los índices de medición de la efectividad del sistema, especificar los objetivos específicos del modelado y definir el sistema que se va a modelar. Una vez definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, se define y construye el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados.

Recolección de datos

Es importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.

Desarrollo del modelo

Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje como el fortran, algol, lisp, etc., o se utiliza algún paquete como Automod, Promodel, Vensim, Stella y iThink, GPSS, simula, simscript, Rockwell Arena, [Flexsim], etc., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseados.

Verificación y validación del modelo

El proceso de verificación consiste en comprobar que el modelo simulado cumple con los requisitos de diseño para los que se elaboró.

Las formas más comunes de validar un modelo son:

  1. La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.
  2. La exactitud con que se predicen datos históricos.
  3. La exactitud en la predicción del futuro.
  4. La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real.
  5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación.

Experimentación

La experimentación con el modelo se realiza después que éste haya sido validado. La experimentación consiste en generar los datos deseados y en realizar un análisis de sensibilidad de los índices requeridos…

Implantación

En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base a esto se toma una decisión.

 

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