El documento describe las características y etapas de la simulación de eventos discretos. Este tipo de simulación se basa en actividades lógicas y matemáticas, y el modelo cambia parcialmente cuando ocurren eventos. La simulación avanza cuando ocurren eventos, los cuales pueden generar nuevos eventos. El proceso de simulación incluye definir el sistema, formular un modelo, recolectar datos, implementar el modelo en software, verificar, validar, experimentar con el modelo, e interpretar y documentar los resultados.

1. ESTRUCTURAS Y CARACTERÍSTICAS DE LOS EVENTOS DISCRETOS
También conocida como simulación de tiempo continúo lo cual quiere decir que una vez iniciado
la simulación no se detendrá hasta vela terminado, esta técnica está apoyada en su totalidad de
software especializado tales como arena, ProModel, GPSS, entre otros.
Sus principales características son:
I. Están basadas en su totalidad por actividades lógicas y matemáticas.
II. El modelo va cambiando parcialmente conforme ocurren los eventos.
III. El sistema solo cambia cuando ocurre un evento estos cambios se van registrando para
poder comprender el comportamiento del modelo.
IV. Cuando un evento se realiza el tiempo de la simulación avanza.
V. La lista de eventos pendientes va reduciéndose conforme los eventos se van realizando.
VI. La ejecución de un evento puede generar nuevos eventos.
VII. Una simulación tiene que poder ser repetida múltiples ocasiones generando los mismos
resultados, siempre y cuando las variables sean las mismas.
Etapas
I. Definición del sistema
Es entender el problema, estudiarlo y analizarlo, para poder interpretar que es lo que buscamos y
que es lo que necesitamos de este modo podemos generar una simulación más adecuada a lo que
nosotros necesitamos
II. Formulación del modelo
Es la creación teórica de un posible modelo que ya hemos delimitado e identificado todas sus
variables que pueden afectar el resultado. Esto es teórico que nos ayudara a introducir el modelo
al software
III. Recolección de datos
Es el proceso de estudiar el sistema he identificar las variables de este. Una vez identificadas
estas variables se tiene que tomar un registro de ellas generando datos históricos que
estadísticamente podrían predecir el comportamiento del sistema. E ahí la importancia de los
datos.
IV. Implementar el modelo en el programa de computadora
En este paso solo es diseñar una solución a nuestro problema e introducirla a un software
especializado, para que este programa basado en herramientas matemáticas y estadísticas pueda
generar los resultados de un modelo que más se asemejan a la realidad y que es probable que
ocurra.

2. V. Verificar el modelo
Es la comprobación de que nuestro simulador está bien hecho , tomando en cuenta a todas
nuestras variables y por lo tanto comprobaremos que los resultados obtenidos son los que
deseamos.
VI. Validar el sistema
Esto no es más que la aprobación del modelo puesto que ya comprobamos que está bien
diseñado y que cubre nuestras necesidades y está listo para usarse.
VII. Experimentar
Esto implica correr varias veces el programa para comparar los resultados y embace a estos
crear nuestra estrategia que solucione nuestros problemas de la forma más eficiente.
VIII. Interpretar los datos arrojados por el programa
No es mas que la evaluación de los pro y los contras que genera ese modelo y basándose en
estos datos interpretar si ese sistema es eficiente y factible o definitivamente hay que intentarlo
con otros modelos.
IX. Documentar
Es plasmar nuestro modelo ya comprobado y bien definido para poderlo presentar ante los
interesados, capacitarlos y adaptarlos para aplicar este nuevo modelo que tiene por objeto la
mejora.