Hora

Universidad Gran Mariscal de Ayacucho
Ing. en Sistemas
VIII-Semestre /Turno: Tarde
Cátedra: Simulación de Sistemas
Cd. Bolívar – Edo. Bolívar

Investigación científica



*Profesor (a): *


Octubre, 2012
IntroducciónActualmente, la simulación es el desarrollo de un modelo lógico-matemático de un sistema, de tal forma que se obtiene una imitación de la operación de un proceso de la vida real o de un sistema a través del tiempo. Sea realizado a mano o en una computadora, la simulación involucra la generación de una historia artificial de un sistema
.
Puesto que la simulación está basada fuertemente enla teoría de probabilidad y estadística, en matemáticas, en ciencias computacionales, etc., es conveniente decir algunas ideas de cómo intervienen estas áreas en el desarrollo y formulación del modelo de simulación, tales como; Generación de variables aleatorias, lenguajes de programación, condiciones iníciales, tamaño de la muestra y diseño de experimentos .

Factores a considerar en eldesarrollo del modelo de simulación

La simulación de un sistema o de un organismo es la operación de un modelo lo cual se va a llamar simulador el cual es una representación del sistema. Este modelo o simulador estará sujeto a diversas manipulaciones, las cuales serían imposibles de realizar, demasiado costosas o imprácticas. La operación de un modelo puede estudiarse y con ello conocer laspropiedades concernientes al comportamiento del sistema o subsistema real .

Generación de variables aleatorias no – uniformes
 
Si el modelo de simulación es estocástico, la simulación debe ser capaz de generar variables aleatorias no – uniformes de distribuciones de probabilidad teóricas o empíricas.  Lo anterior puede ser obtenido si se cuenta con un generador de numéricos uniformes y una funciónque transforme estos números en valores de la distribución de probabilidad deseada.  A este respecto, se han desarrollado una gran cantidad de generadores para las distribuciones de probabilidad más comunes como: La distribución Erlang, la distribución binominal, la distribución gamma, la distribución beta, la distribución F, la distribución t, etc.

Lenguajes de programación
 
Las primerasetapas de un estudio de simulación se refieren a la definición del sistema a ser modelado y a la descripción del sistema en términos de relaciones lógicas de sus variables y diagramas de flujo.  Sin embargo, llega el momento de descripción el modelo en un lenguaje que sea aceptado por la computadora que se va a usar.  En esta etapa se tienen dos cursos de acción a seguir si no tiene nada de softwaresobre simulación: 1) Desarrollar el software requerido para estudios de simulación, ó 2) Comprar software (lenguajes de programación de propósito especial).  Para esta alternativa es necesario analizar y evaluar varios paquetes de simulación (GPSS, GASP, PROMODEL, ARENA, SIMUL8 etc.) antes de tomar la decisión.

Condiciones iníciales
 
La mayoría de los modelos de simulación estocástica secorren con la idea de estudiar al sistema en una situación de estado estable.  Sin embargo, la mayoría de estos modelos presentan en su etapa inicial estados transigentes los cuales no son típicos del estado estable.  Por consiguiente es necesario establecer claramente las alternativas o cursos de acción que existen para resolver este problema.  Algunos autores piensan que la forma de atacar esteproblema sería a través de:
* Usar un tiempo de corrida lo suficientemente grande de modo que los períodos transigentes sean relativamente insignificantes con respecto a la condición de estado estable.
* Excluir una parte apropiada de la parte inicial de la corrida.
* Utilizar simulación regenerativa
 Obviamente, de las tres alternativas presentadas, la que presenta menos desventajas es...