MODELACION<br />pretende<br />1.Describir el comportamiento de sistemas.<br />2.Hipótesis que expliquen el comportamiento ...
MODELACION<br />Estructura de los modelos<br /><ul><li>Los componentes son las partes constituyentes del sistema. También ...
MODELACION<br />
SIMULACION<br />
ESTRUCTURA DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN<br /><ul><li>Componentes son las partes constituyentes del sistema.
Parámetros son cantidades a las cuales se les asignar valores
Relaciones funcionales: muestran el comportamiento de las variables y parámetros dentro de un componente o entre component...
Restricciones son limitaciones impuestas a los valores de las variables</li></li></ul><li>CRITERIOS PARA REALIZAR UN MODEL...
Dirigido a metas u objetivos.
No dé respuestas absurdas.
Fácil de controlar y manipular por parte del usuario.
Completo, en lo referente a asuntos importantes.
Evolutivo, es decir, que debe ser sencillo al principio y volverse más complejo, de acuerdo con el usuario.</li></li></ul>...
La segunda advertencia se refiere a la tendencia del investigador de defender su representación particular de un problema ...
Clasificación de modelos<br /><ul><li>Modelos predictivos: nos informa del comportamiento de la variable en un futuro.
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  1. 1. MODELACION<br />pretende<br />1.Describir el comportamiento de sistemas.<br />2.Hipótesis que expliquen el comportamiento de situaciones problemática.<br />3.Predecir un comportamiento futuro, es decir, los efectos que se producirán mediante cambios en el sistema o en su método de operación.<br />
  2. 2. MODELACION<br />Estructura de los modelos<br /><ul><li>Los componentes son las partes constituyentes del sistema. También se les denomina elementos o subsistemas.</li></ul>Las restricciones son limitaciones impuestas a los valores de las variables o la manera en la cual los recursos pueden asignarse o consumirse.<br /><ul><li>Las variables son aquellos valores que cambian dentro de la simulación y forman parte de funciones del modelo o de una función objetivo.</li></li></ul><li>MODELACION<br />Características<br />2. Adaptabilidad <br />Que sea completo<br />3. Credibilidad<br />6. Económico (EL COSTO MÁXIMO DEL MODELO DEBE SER EL MÍNIMO BENEFICIO QUE SE OBTIENE)<br />4. Simplicidad (menor número de parámetros) <br />5. Factible tanto en Información como en recursos<br />
  3. 3. MODELACION<br />
  4. 4. SIMULACION<br />
  5. 5. ESTRUCTURA DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN<br /><ul><li>Componentes son las partes constituyentes del sistema.
  6. 6. Parámetros son cantidades a las cuales se les asignar valores
  7. 7. Relaciones funcionales: muestran el comportamiento de las variables y parámetros dentro de un componente o entre componentes de un sistema.</li></li></ul><li><ul><li>Relaciones determinísticas: son identidades o definiciones que relacionan ciertas variables o parámetros
  8. 8. Restricciones son limitaciones impuestas a los valores de las variables</li></li></ul><li>CRITERIOS PARA REALIZAR UN MODELO<br /><ul><li>Fácil de entender por parte del usuario.
  9. 9. Dirigido a metas u objetivos.
  10. 10. No dé respuestas absurdas.
  11. 11. Fácil de controlar y manipular por parte del usuario.
  12. 12. Completo, en lo referente a asuntos importantes.
  13. 13. Evolutivo, es decir, que debe ser sencillo al principio y volverse más complejo, de acuerdo con el usuario.</li></li></ul><li>RIESGOS DE LA ELABORACIÓN DE MODELOS<br /><ul><li>Primero, no existe garantía alguna de que el tiempo y el trabajo dedicados a establecer el modelo tendrá como resultado algo útil así como beneficios satisfactorios.
  14. 14. La segunda advertencia se refiere a la tendencia del investigador de defender su representación particular de un problema como la mejor que existe de la realidad.</li></li></ul><li><ul><li>La tercera advertencia es la referente a la utilización del modelo para predecir más allá del intervalo de aplicación sin la debida especificación.</li></li></ul><li>EJEMPLO MODELACION<br />los sistemas contienen muchas partes interrelacionadas que deben combinarse. La utilidad de la modelación de sistemas es su capacidad de describir la forma en que se relacionan las partes, es así como se puede ver cuáles son los aspectos positivos o negativos (virtudes o defectos) del sistema.<br />
  15. 15. Clasificación de modelos<br /><ul><li>Modelos predictivos: nos informa del comportamiento de la variable en un futuro.
  16. 16. Modelos evaluativos: mide diferentes alternativas, para compara los resultados de ellas (árboles de decisión).
  17. 17. Modelos de optimización: identifican el optimo global del problema, busca lo mejor de las alternativas posibles (programación matemática)</li></li></ul><li>Clasificación de modelos<br /><ul><li>Determinista: Se conoce de manera puntual la forma del resultado ya que no hay incertidumbre. Además, los datos utilizados para alimentar el modelo son completamente conocidos y determinados.
  18. 18. Estocástico: Probabilístico, que no se conoce el resultado esperado, sino su probabilidad y existe por tanto incertidumbre.</li></li></ul><li>Clasificación de modelos<br /><ul><li>Modelos heurísticos: Son los que están basados en las explicaciones sobre las causas o mecanismos naturales que dan lugar al fenómeno estudiado.
  19. 19. Modelos empíricos: Son los que utilizan las observaciones directas o los resultados de experimentos del fenómeno estudiado.</li></li></ul><li>Modelos estáticos <br />Modelosdinámicos<br />En los modelos estáticos la variable tiempo no desempeña un papel relevante<br />Modelos dinámicos la variable fundamental, y de la que depende las restantes variables relevantes. La variable tiempo se considera como una variable continua.<br />

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