Simulacion definiciones

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Simulacion definiciones

  1. 1. Definiciones de Simulación<br />La simulación es una técnica para analizar y estudiar sistemas complejos. Nos permite reunir información pertinente sobre el comportamiento del sistema porque ejecuta un modelo computarizado.<br />Los datos recopilados se usan después para diseñar el sistema. Según WINSTON (1994) se puede definir la Simulación como la técnica que imita el funcionamiento de un sistema del mundo real cuando evoluciona en el tiempo. La simulación no es una técnica de optimización. Más bien es una técnica para estimar las medidas de desempeño del sistema modelado.<br />Un modelo de simulación comúnmente toda la forma de un conjunto de hipótesis acerca del funcionamiento del sistema, expresado como relaciones matemáticas el proceso de simulación incluye la ejecución del modelo en una computadora, que genera muestras representativas de las mediciones del desempeño, como experimento de muestreo acerca del sistema cuyo resultados son puntos de muestra.<br />http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lii/montiel_l_s/capitulo6.pdf<br />Definiciones de Simulación<br />Definición propuesta por C.West Churchman es estrictamente formal:<br />“X simula a Y” si y solo si:<br />X e Y son sistemas formales<br />Y se considera como sistema real<br />X se considera como una aproximación del sistema real<br />Las reglas de validez en x no están exentas de error-<br />La definición de Shubik es la definición típica entre las mas populares:<br />Simulación de un sistema (o un organismo) es la operación de un modelo (simulador), el cual es una representación del sistema. Este modelo puede sujetarse a manipulaciones que serian imposibles de realizar, demasiado costosas o imprácticas.<br />La operación de un modelo puede estudiarse y con ello, inferirse las propiedades conocimientos al comportamiento del sistema o subsistema real.<br />En tanto, Roger Schroeder planeaba: la simulación es una técnica que puede utilizarse para resolver una amplia gama de modelos. Su aplicación es tan amplia que se ha dicho: “cuando todo falle utilice simulación”. La simulación es, esencialmente, una técnica que enseña a construir el modelo de una situación real aunada a la realización de experimentos con el modelo.<br />Definición bastante amplia, que puede comprender situación es aparentemente no relacionadas entre sí, como los simuladores de vuelo, juegos militares, juegos de gerencia, modelos físicos de ríos, modelos econométricos, etc.,<br />Definición que plantea Thomas Naylor es bastante adecuada:<br />Simulación , es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital, las cuales requieren ciertos tipos de modelos lógicos y matemáticos , que describen el comportamiento de un negocio o un sistema económico (o algún componente de ellos) en periodos extensos de tiempo real.<br />http://www.material_simulacion.ucv.cl/en%20PDF/Introducci%F3n%20a%20la%20simulacion.pdf<br />Simulación<br />Un enfoque practico –Raúl Coss<br />• Campos de aplicación de la simulación: diversos <br />– Sistemas <br />– Objetivos <br />• Tradicionalmente se ha usado para: <br />– Entrenamiento y educación.– Comunicación y ventas.– Diseño o mejora de sistemas.– Gestión de sistemas.<br />• En disciplinas como: <br />– Ingenierías. <br />– Medicina, biología, ecología. <br />– Ciencias sociales y económicas<br />Campo de acción de las aplicaciones de la simulación<br />Se ha empleado para analizar dos diferentes tipos de problemas: <br />Problemas teóricos en áreas de ciencias básicas, como ser:Matemáticas, Física, Química:<br />Estimación del área encerrada por una curva, incluyendo la evaluación de integrales múltiples. <br />Solución de ecuaciones diferenciales parciales.<br />Estudio de movimiento de partículas en un plano.<br />Estudio de la difusión de partículas.<br />Solución de ecuaciones lineales simultaneas.<br />Problemas prácticos en diversos aspectos del mundo real.<br />Simulación de procesos empresariales. Ejemplo: diseño de procesos químicos, control de inventarios, diseño de sistemas de distribución, programación de mantenimiento, diseño de sistemas de espera, programación del trabajo en el taller, diseño de sistemas de comunicación.<br />Simulación de problemas comerciales y económicos, por ejemplo: operación de la compañía, conducta de los clientes, evaluación de gastos de capital propuestos, determinación de precios, procesos del mercado, estudio de economías nacionales en problemas de recesión e inflación, planes, planes de desarrollo y políticas de balance de pagos en economías subdesarrolladas, predicción económica.<br />Problemas conductuales y sociales, por ejemplo, dinámicos de población, conducta individual y de grupo.<br />Simulación de sistemas biomédicos, por ejemplo, equilibrio de líquidos, distribución de electrolitos en el cuerpo humano, representación del cerebro a través de modelos, proliferación de células sanguíneas.<br />Simulación de estrategias y tácticas de guerra.<br />http://www.material_simulacion.ucv.cl/en%20PDF/Introducci%F3n%20a%20la%20simulacion.pdf<br />819157162800<br />Simulación- Un enfoque practico –Raúl Coss<br />¿Que diferencia existe entre simulación y optimización<br />la simulación es la posibilidad de replicar situaciones reales o que podrían serlo para determinar estadísticamente su comportamiento. La optimización en cambio permite escoger entre una multitud de opciones la que más se adapte a las necesidades del problema. Aunque existen más consideraciones, a continuación presento algunas de las principales consideraciones que servirán de guía en el momento de escoger entre estas dos herramientas.<br />http://www.vaticgroup.com/unlimitpages.asp?id=81&pid=-1<br /> Diferencia entre Simulación Discreta y Simulación Continua<br />Tipos de simulación <br />Los modelos de simulación se elaboran para el análisis del comportamiento de sistemas como función del tiempo. De acuerdo a esto, los tipos de simulación pueden ser:<br />Simulación discreta: donde el sistema a simular se observa únicamente en puntos seleccionados en el tiempo. Su nombre se origino debido a que las estadísticas se obtiene saltando de un punto (discreto) a otro en la escala de tiempo. Por ejemplo, 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 e ser atendidos abandonan la instalación.<br />Simulación continua: el sistema se monitorean en todos y cada uno de los puntos en el tiempo. Por ejemplo, el flujo de un liquido en una tubería o del crecimiento de la población mundial.<br />En ambos tipos se simulación, el objetivo final es recolectar estadísticas pertinentes que puedan ser empleada para describir el comportamiento de los sistemas simulados.<br />En los sistemas discretos, las estadística como la longitud de la fila, o el Intervalo del tiempo de espera pueden cambiar solamente cuando llega un nuevo cliente al sistema, o bien cuando un cliente completa su servicio y sale de la instalación. <br />En los sistemas continuos, las estadísticas se puden obtener solo a través del monitoreo de la situación en forma continua. Por ejemplo, al estudiar la dinámica de la población mundial, algunas de las variables que nos interesan monitorear como función del tiempo son:<br />Cambio en la población <br />Cambio en los recursos naturales.<br />Cambios en el estándar de vida.<br />http://www.material_simulacion.ucv.cl/en%20PDF/Introducci%F3n%20a%20la%20simulacion.pdf<br />

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