Alex

CAPITULO 2
PERSPECTIVAS DE LOS MODELOS DE SIMULACION
2.1

INTRODUCCIÓN. .............................................................................................................................. 1

2.2

PERSPECTIVAS DE UN MODELO. ............................................................................................... 1

2.3
SIMULACIÓN DE MODELOS DISCRETOS................................................................................. 3
2.3.1
Orientación hacia los Eventos. ..................................................................................................... 4
2.3.2
Orientación hacia la Actividad. .................................................................................................... 4
2.3.3
Orientación hacia el Proceso........................................................................................................ 5
2.4

SIMULACIÓN DE MODELOS CONTINUOS. ............................................................................... 5

2.5

MODELOS DISCRETOS Y CONTINUOS COMBINADOS ......................................................... 6

2.6

SLAM: UN MARCO DE MODELACIÓN INTEGRAL................................................................. 7

2.1

INTRODUCCIÓN.

Al desarrollar un modelo de simulación, el analista debe definir un marco de referencia
conceptual para describir el sistema que se va a modelar. Este marco o perspectiva contiene
una "visión de la realidad", dentro del cual se describen las relaciones funcionales que
existen en el sistema.
Al usar un lenguaje desimulación, la visión que se tiene del sistema normalmente está
implícita en el lenguaje. Sin embargo, si se usa un lenguaje de propósito general tal como
FORTRAN, C, o C++ , es el modelador quien debe organizar la descripción del sistema.
En este capítulo se resumen las diferentes perspectivas en el modelamiento de simulaciones
y se introduce el marco integral de VISUAL SLAM.
2.2

PERSPECTIVAS DE UNMODELO.

Los modelos de los sistemas se pueden clasificar en sistemas de cambios discretos o de
cambios continuos. Nótese que estos términos describen al modelo y no al sistema real. En
realidad, puede ser posible modelar un mismo sistema con cambios discreto (en adelante
referidos como discretos) o con cambios continuos (continuos) del modelo. En la mayoría
de las simulaciones, laprincipal variable independiente es el tiempo. Las otras variables
consideradas en la simulación son función del tiempo y son las variables dependientes. El
adjetivo discreto o continuo se refiere al comportamiento de las variables dependientes.

APUNTES AWESIM

1

Simulación Discreta: Ocurre cuando las variables dependientes cambian discretamente en
momentos específicos en el tiempo simulado,estos instantes se denominan Eventos de
Tiempo. Las variables dependientes no cambian de valor mientras ocurre un evento. Un
ejemplo de las respuestas obtenidas para una variable dependiente se muestra en la Figura
2-1.
Variable
Dependiente

Tiempos de Eventos

Tiempo

Simulación Continua: Las variables dependientes pueden variar continuamente en el tiempo
simulado. 'Un modelo continuopuede ser continuo o discreto en el tiempo, dependiendo si
los valores de las variables dependientes están disponibles en cualquier momento o sólo
cada cierto tiempo. Ejemplos de respuestas de valores de variables continuas se muestran
en la Figura 2-2 y Figura 2-3.

Figura 2-2: Respuesta de un simulador
continuo

Figura 2-3: Respuesta de un simulador
continuo usando intervalos discretosde
tiempo.

El modelamiento de la concentración de un reactivo en un proceso químico o la posición y
velocidad de un móvil son ejemplos donde es apropiado la representación continua. Sin
embargo, en algunos casos, también es conveniente modelar un sistema discreto con una
representación continua al considerar las entidades en el sistema en forma agregada en
lugar de en forma individual....