Conceptos básicos simulación

Conceptos Básicos de Simulación

¿Simulación?


“en la industria: uso de un computador
para desarrollar experimentos sobre un
modelo de un sistema real”
– Simuladores de vuelo
– Juegos de vídeo
– Animación de realidad virtual

¿Simulación?
Las variables principales en los problemas de
decisión son:
El problema
de decisión
es:

Cierto

Incierto

Modelos de casoAnálisis de decisiones
(árboles de decisión)

Complejo

Modelos de caso
Programación lineal y
entera

Simulación

Dinámico

Modelos de inventarios
Modelos PERT (ruta
crítica)
Programación Dinámica

Modelos de inventarios
Modelos de colas
Procesos de Markov
Programación Dinámica

Sencillo

¿Simulación?


Negocios
Análisis de Riesgo



Manufacturas
Determinarprogramación de la producción
Determinar niveles de inventario
Planeación de requerimientos de recursos
Planeación de procesos



Servicios
Analizar listas de esperas
Operaciones de programación

¿Simulación?

¿Simulación?


Experimentos pueden emprenderse antes de que el sistema entre en
operación
Ayudar en un diseño
Evaluar la respuesta ante distintos escenarios



Simulación esapropiada en situaciones en las cuales la complejidad o
el tamaño del problema dificulta o hace imposible el uso de las
técnicas de optimización.



Simulación útil en capacitación: ver como opera el sistema real
Efectos de los cambios de las variables del sistema
Control de tiempo real
Desarrollo de nuevas ideas de cómo hacer funcionar la empresa

Economía
Costo
Sin SimulaciónCon Simulación

Tiempo

Ejemplo: Estimar π
Area Rectángulo = 1
Area Sector
= p/4

1° Lanzar dardos que caen
aleatoriamente dentro cuadrado
Total ensayos NT
2° NS caen dentro del sector, el
resto fuera.

8

NT = 24
NS = 19
π  19 * 4 /24 = 3,16666…
π = 3,14159….

3° La Razón NS es proporcional
NT
a las áreas, luego p = NS * 4
NT
4 Estimación mejora cuando
NT

Ejemplo:(Ross)
Pequeña
Farmacia

 Abre todos los días a las 9 de la mañana
 Espera, que en promedio, atenderá 32 recetas antes de las
5 de la tarde
 Tiempo que tarda en atender una receta (v.a.)  = 10  = 4

Planea no aceptar más recetas después de la cinco, aunque se
quedará en la tienda más tiempo si hiciera falta para cumplir los
pedidos del día.
• ¿A que hora saldrá de su negocio?
•¿Cuál será la proporción de días en que seguirá trabajando a las 5 ½
de la tarde?
• ¿Cuál es el tiempo promedio en atender una receta?

Ejemplo: (Ross)
CONSTRUIMOS UN MODELO DE PROBABILIDAD
Hipótesis
 Mecanismo probabilístico que describe las llegadas del promedio
diario de 32 clientes Tiempos de llegadas
Constante durante el día.
Tasa depende de la hora (mas realista).
 Especificardistribución de probabilidad para el tiempo que toma
preparar una receta (puede depender de otras variables: recetas
pendientes, hora del día) Tiempo de servicio
Problemas simples
¿Problemas complejos?



respuesta analíticas (teoría)

Simulación
Estudio de
simulación

Programa el mecanismo
de probabilidad en un PC

Se vale de números
aleatorios para simular la
ocurrencia delmodelo
durante muchos días

Teoría estadística y dar
respuestas

Varias veces

Ventajas








Desarrollar un modelo de simulación conduce con
frecuencia a una mejor comprensión del sistema real
El tiempo puede comprimirse; años de experiencia
en el sistema real pueden reducirse a minutos
No interrumpe las actividades en curso del sistema
real
Mucho mas general que losmodelos matemáticos y
puede utilizarse cuando las condiciones no son
apropiadas para un análisis matemático típico

Ventajas










Utilizarse como un juego para la experiencia de
capacitación
Duplicación más realista de un sistema que el
análisis matemático
Usarse para analizar condiciones pasajeras mientras
que las técnicas matemáticas no pueden hacerlo...