Estructura De Un Proyecto

República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular Para la Defensa
Universidad Nacional Experimental Politécnica
De la Fuerza Armada Nacional Bolivariana 
Núcleo Falcón

Ing. Gregory Cadetto

Marco Conceptual de simulación de sistemas.

2.1. Marco conceptual: La simulación como proceso experimental: experimentos y utilización de computadoras.

Simulación frente asoluciones analíticas

Inicialmente el uso de las ecuaciones y sistemas de ecuaciones diferenciales, han sido las herramientas más usadas para modelizar sistemas. Para resolverlas, se han reducido muchas veces a sistemas lineales, siendo el álgebra vectorial ( calculo matricial, teoría de auto valores, etc..) , el análisis funcional y la teoría general de operadores herramientas útiles que con ciertascondiciones simplificadoras, se han mostrado eficaces en el estudio de la física, economía, biología, sociología, etc..Pero, ya en el siglo XIX este impresionante arsenal matemático, base de toda la ciencia clásica, empezó a mostrar su insuficiencia ante dos circunstancias que afectan al estudio de los sistemas: la incertidumbre y la imprecisión. Para la primera el
Cálculo de Probabilidades y laEstadística con sus diversas ramas (Teoría de la Estimación y de los Procesos Aleatorios, los modelos de Previsión, el Análisis Multivariante, etc.) Han dado solución a muchos problemas, pero su correcta aplicación está sujeta a fuertes restricciones teóricas y prácticas.
La cada vez mayor complejidad de los problemas y el estudio de sistemas abiertos hacen que la formalización matemáticaclásica sea insuficiente. Así han surgido otros artificios, como la caja negra, procedente de la teoría de regulación automática (cibernética y robótica ), la topología de redes, la algorítmica y las técnicas de la matemática discreta, la programación matemática (lineal, cuadrática, dinámica) y todas aquellas técnicas que conforman la Investigación Operativa o Investigación de
Operaciones (problemas detransporte, secuenciación óptima de actividades y tareas, la teoría de la decisión y de los juegos, etc.).

Es obvio señalar que el uso de estas herramientas se ha visto potenciado por el uso generalizado del ordenador. El ordenador ha permitido también el tratamiento de problemas para los que la formalización matemática del sistema, tanto en sus elementos deterministas como en los aleatorios,es muy difícil o imposible. Esta dificultad se ha reducido en gran medida gracias al uso cada vez más general de las llamadas técnicas de simulación, las cuales permiten el modelado y estudio de muchos sistemas de estructura compleja, obteniendo soluciones numéricas aproximadas.
A pesar de su utilidad la simulación no puede considerarse como una panacea capaz de resolver todo tipo de situaciones,aún contando con la ayuda de los lenguajes especializados para la simulación, o de los avances que han representado los entornos de software específico para simulación, con simuladores visuales, etc. La realización de un estudio de simulación puede comportar un esfuerzo y un consumo de recursos no despreciable en cualquiera de sus fases: definición del problema, recogida de información,construcción del modelo y programación del mismo, realización de los experimentos de simulación en computador, etc. Sistemas complejos pueden conducir a programas largos y complejos que requieran cantidades importantes de recursos computacionales.
Sin embargo la simulación, por sus características, y por los desarrollos computacionales que se han conseguido en los últimos años, sigue presentando unaserie de ventajas que no solo la convierten en el procedimiento más adecuado en muchos casos, sino que hacen que sea la única alternativa tecnológica en muchos otros. Esto resulta especialmente obvio en aquellos casos en los que las características del sistema que se pretenden estudiar hacen inviable, por razones físicas o de coste, la experimentación directa sobre el sistema. El mundo de la...