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Simulación de variables aleatorias
 

Simulación de variables aleatorias

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Exposición.

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    Simulación de variables aleatorias Simulación de variables aleatorias Presentation Transcript

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    • SIMULACIÓN DE SISTEMAS SIMULACIÓN DE VARIABLES ALEATORIAS Juan Carlos Lizaldes Jonathan Yaguachi
    • Verificación y validación de los modelos de simulación Gran desarrollo de modelos en el área de la simulación. Análisis correcto de los resultados. Interpretación errónea Mala decisión
    • Falso sentido de seguridad . Análisis estadístico de las variables de salida. Existen dos categorías de modelos de simulaciones:
      • Simulaciones terminales .
      • Simulaciones no terminales .
    • Simulaciones terminales Ocurre un evento que termina la simulación . Análisis estadístico con :
      • Intervalos de confianza.
      • Determinación de la distribución de probabilidad de la variable de salida.
    • Intervalo de confianza Se llama intervalo de confianza a un par de números entre los cuales se estima que estará un valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto .
    • I.C. si la variable aleatoria sigue una distribución normal: I.C. si la variable aleatoria no sigue una distribución normal:
    • Ejemplo. Los resultados de 10 réplicas de la simulación de un sistema de inventario promedio en un almacén son 190.3, 184.2, 182.4, 195.6, 193.2, 190.5, 191.7, 188.5, 189.3, 188.4. Determinar el intervalo de confianza con un nivel de aceptación de 95 por ciento. La media es 189.41 y la desviación estándar es 3.916. (Pág. 107)
    • Simulaciones no terminales No involucra una ocurrencia en el tiempo en que tenga que finalizar. Se necesita determinar la longitud de corrida o longitud de las réplicas para asegurar la estabilización de los resultados del modelo .
    • Longitud de las réplicas Para que una variable aleatoria se estabilice, es necesario que sus réplicas sean lo suficientemente grandes para no diferir de cierta exactitud.
    • Ecuaciones para determinar la L.R.(n) Variable Normal Variable NO Normal Desviación Estándar Conocida Desviación Estándar Estimada
    • Ejemplo. Determinar la longitud de la réplica para estimar, dentro de un rango del ±2, el valor de una variable normal con desviación estándar 4 y un nivel de aceptación de 5 por ciento. (Pág. 109)
      • El tiempo que trascurre entre las llegadas de ciertas piezas a una estación de inspección sigue una distribución exponencial con media de 5 min/pieza. El proceso esta a cargo de un operario, y la duración de la inspección sigue una distribución normal con media de 4.0 y desviación estándar de 0,5 min/pieza. Calcular el tiempo promedio de permanencia de las piezas en el proceso de inspección.
      Ejemplo.
    • Variable de estado Tiempos de inspección (7) Entidades Piezas Eventos Tiempo de llegada(2) Fin de la inspección (5) Evento Secundario Inicio de la inspección (3) Actividades Tiempo entre llegadas (1) Tiempo de inspección (4)
    • Selección de Lenguajes de Simulación
      • ASSEMBLER, FORTRAN, ALGOL, LP/1 (Lenguajes de programación de propósito general)
      • GPSS, GASP, SIMSCRIPT, SLAM,SIMAN, SSED. (60, Lenguajes específicos para simulación)
      • Hojas de cálculo
      • Lenguajes de tipo general
      • Lenguajes específicos de simulación.
      • Simuladores específicamente desarrollados.
      • Mercados primarios a los que atenderá.
      • Requisitos de equipo.
      • Capacidad de construcción y programación.
      • Inclusión de herramientas complementarias
      • La animación del sistema.
      • El costo y tipo de licencias otorgada.
      • Otras consideraciones.
    •  
    • ¿PREGUNTAS?
    •  
    • ¡GRACIAS!
    •