Cap Tulo 2 ARENA 1 2015 PUCV 1

Pontificia Universidad Católica de Valparaíso Facultad de Ingeniería
SIMULACIÓN CON ARENA 2015 (Módulos de Datos en ARENA)

SIMULACIÓN
Software Arena Capítulo 2
Juan Sánchez R.

Facultad de Ingeniería

Escuela de Ingeniería de Transporte

PUCV

3.3 Módulos de Datos

• Entity: Módulo que permite definir el atributo Entity
Type, la primera figura para animar, y los costos
asociados a la entidad.
•Queue: Módulo donde se definen las diferentes colas
asociadas a los procesos y la regla de atención (FIFO,
LIFO, etc.)

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•

Resource: Módulo donde sedeclaran todos los
recursos, y sus características tales como, capacidad,
costos de operación, fallas.

•

Variables: Módulo donde se definen los valores
iniciales de las variables usadas en el modelo, y las
dimensiones de los arreglos.

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•

Schedule: Módulo donde se definen los horarios de
atención, con que se programa el uso delos recursos.

•

Set: Módulo que se emplea cuando se necesita
formar grupos repetitivos de recursos, colas,
acumuladores, estadísticas, etc. Para facilitar el
modelado del sistema.

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3.3.1 Operadores
a) Operadores Matemáticos
Operadores

Operación

Prioridad

**

Exponenciación

1 (alta)

/

División

2

*

Multiplicación

2

-

Substracción

3 (baja)

+

Adición

3 (baja)

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Operadores
b) Operadores Lógicos
Operadores
Operación
Prioridad
EQ. , ==
Comparación de igualdad
4.NE. , <> Comparación No igual
4
.LT. , <
Comparación menor que
4
.GT. , >
Comparación mayor que
4
.LE. , <=
Comparación menor o igual que
4
.GE. , >= Comparación mayor o igual que
4
.AND., && Y lógico
5
.OR., ||
O Lógico
5
Nota = es para asignaciones.
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3.3.2 Generadores de Números aleatorios
(distribuciones)
Distribución Beta

Distribución Normal

Distribución Empírical Continuous

Distribución Expo

Distribución Empirical DISCRETE

Distribución Poisson

Distribución k-Erlang

Distribución Random
Numero entre 0 y 1

Distribución ExponentialDistribución Triangular

Distribución Gamma

Distribución Uniform

Distribución Johnson

Distribución Weibull

Distribución Lognormal

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a) Generadores de Números aleatorios
(distribuciones Continuas)
Empírical Continuous distribution:
CONTinuous(Prob1,Value1,Prob2,Value2, . . . [,Stream])
Ejemplo: CONT(0.25,1, 0.7,2, 1.0,3) Lafunción devuelve un valor entre 0 y 1
aproximadamente el 25% de las veces, un valor entre 1 y 2 aproximadamente el 45%
de las veces (0.7 - 0.25 = 0.45 o 45%), y un valor entre 2 y 3 aproximadamente el 30%
de las veces (1.0 - 0.7 = 0.3 30%).

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b) Generadores de Números aleatorios
(distribuciones) Discreta
Empirical DISCRETE Distribution
DISCrete(Prob1,Value1,Prob2,Value2, . . . [,Stream])
Ejemplo: DISC(0.25,1, 0.7,2, 1.0,3) La función devuelve un valor 1 aproximadamente
el 25% de las veces, un valor 2 aproximadamente el 45% de las veces (0.7 -...