Modelos y simulac

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SIMULACION

TEF: Instante en que ocurrirán los próximos eventos. Esta formada por variables que contienen el instante (tiempo) en que se va a producir un tipo de evento.

TEI:
• Tiene 3 columnas (evento, EFNC, EFC)
• Tiene tantas fila como eventos independientes haya.
• Solo se puede escribir en la TEI eventos independientes o nada
• Por tratarse de eventos independientes en la segundacolumna (EFNC) solo puede escribirse un evento del mismo tipo de la fila que le dio origen, es decir de la primera columna o nada.

Columna condición: Se pueden escribir en ella valores fijos o que permanezcan constantes durante la corrida, en caso de escribirse variables estos deben ser de estado. Eventualmente pueden aparecer variables relacionadas con el tiempo.

Un evento es independientecuando genera un EFNC igual a su evento

E a E: Siempre miro al futuro. Me ocupo de un evento por intervalo. Solo si tengo un dato encadenador de eventos.

Sistema cautivo: Una vez que entro soy atendido, no hay arrepentimiento.

Evento: modifica al vector de estado.

Modelos
Constituye una representación abstracta de un cierto aspecto de la realidad. La clave para construir un modeloradica en identificar de manera adecuada los elementos cruciales, definirlos de manera precisa y operativa y establecer las principales relaciones entre ellos.
Clasificación:
• Modelos deterministicos: Ni las variables exógenas ni las endógenas pueden ser variables al azar, es decir que existen relaciones exactas para las características de operación en lugar de fdp. Se los resuelve con inv. Oper.
•Modelos estocásticos: Por lo menos una de las de operación esta dada por una fdp. Se resuelve con simulación.
• Modelos estáticos: No toman en cuenta explícitamente a la variable tiempo.
• Modelos dinámicos: Son los modelos matemáticos que tratan interacciones que varían con el tiempo.


Simulación
Es una técnica que permite construir modelos de un sistema real y operarlos (realizarexperimentos) en hipotéticas condiciones exteriores con el objetivo de predecir el comportamiento esperado del sistema real a partir de la información generada en el modelo.
Es la generación de posibles estados del sistema por medio del modelo que lo representa.
Se utiliza porque ensayar sobre sistemas reales puede llevar a la destrucción de los mismos, ensayar sobre sistemas reales (prototipos) puedeser muy costoso, y en los estudios determinados sistemas puede interesar alterar las escalas de tiempo.
El objetivo es la obtención de información decisoria que permita mejorar la predicción implícita en toda decisión.

Proceso de toma de decisión:
Yi= Ri(Ui) El conocimiento de las relaciones Ri permitirá predecir que resultado (comportamiento) se obtendrá como consecuencia de cada una delas posibles acciones y por lo tanto elegir la mejor.

(ver grafico de pag 4)

Etapas de un proceso de simulación
• Formulación del problema: Definir los objetivos de nuestra investigación.
• Recolección y procesamiento de información tomada de la realidad: Para generar el modelo adecuadamente y que este modele la realidad.
• Formulación del modelo: A partir de los datos tomados de larealidad y aplicando las hipótesis se formula el modelo comenzando por un modelo descrito, de expresión verbal, hasta llegar a un modelo expresado en un lenguaje de computación. También se incluye la estimación de los parámetros de las características operacionales a partir de los datos reales.
• Decisiones sobre el modelo: Se evalúa la calidad del modelo a medida que este avanza y se tomandecisiones para ajustarlo al logro de los objetivos. También hay que validar el modelo respecto de la realidad, se valida las hipótesis. El modelo pondrá ser perfecto pero no ser representativo para el objetivo planteado.
• Decisiones sobre la realidad: Las decisiones sobre la realidad se tomaran a partir de información predicativa basada en el comportamiento del modelo.

Fundamentos racionales de la...
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