Simulaciòn

SIMULACION
Proceso matemático que tiene como objetivo desarrollar un modelo “Simulado” de una situación real, originado de un muestreo estadístico y probalística.
En los últimos años se han desarrollado técnicas para probar los resultados de decisiones empresariales a través de la simulación.
Los modelos de simulación difieren de otros modelos matemáticos en tres aspectos.
1. Los modelosde simulación no suelen estar diseñados para encontrar la mejor solución óptima como en la programación lineal. En este caso se evalúan varias propuestas y se toma la decisión con base en una comparación de los resultados.


2. Los modelos de simulación suelen enfocarse en operaciones detalladas del sistema, bien sean físicas o financieras.



3. En el modelo de simulación se incluyenelementos aleatorios y probalisticos, que incluyen ejemplos de sistemas de colas, de inventarios, y modelo de análisis de riesgo, llamadas Simulación Monte Carlo.
En general, la simulación no es otra cosa que la técnica de realizar experimentos de muestreo.
CONSTRUCCION DEL MODELO
El primer paso de un estudio de simulación es elaborar un modelo que represente el sistema que se va a investigar.Este paso requiere que la persona analista este ampliamente familiarizada con las realidades operativas del sistema y con los objetivos del estudio.
El sistema queda entonces dividido en un conjunto de componentes que se encuentran unidos por un diagrama.
Después de especificar elementos y reglas es necesario que el analista pruebe el modelo.
GENERACION DE NUMEROS ALEATORIOS.
QUE ES: Enestadística, un número aleatorio es un resultado de una variable al azar especificada por una distribución
Los números aleatorios se pueden dividir en dos categorías principales:
• Numero aleatorio entero, es una observación aleatoria de una distribución uniforme discreta sobre un rango de valores.
EJEMPLO: Una variable discreta es aquella a la cual se puede numera (puede ser finita oinfinita)
• Numero aleatorio Uniforme, es una observación aleatoria a partir de una distribución uniforme continua en un intervalo a,b.
una variable continua, no se puede numerar y es un intervalo de numero reales. (el tiempo.)


ejemplo:
TIPOS DE SIMULACION

VARIABLES DISCRETAS: cantidad de caras al tirar una moneda

-VARIABLES CONTINUAS: tiempo de espera hasta el primerllama
← Modelos continuos: Su comportamiento cambia continuamente con el tiempo.
← Modelos Discretos: Su comportamiento cambia solo en instantes concretos de tiempo
← Modelo de simulación estadística: es una representación de un sistema en un instante del tiempo determinado.
← Simulación dinámica: es una representación de un sistema cuando evoluciona con el tiempo.
←Modelo de simulación determinista: No contiene variables aleatorias.
← Modelo de simulación estocástica: Contiene una o más variables aleatorias.
Método Montecarlo

Es un método probálistico que sugiere la generación de números aleatorios (random) para el análisis de los datos del modelo simulado. Esto se logra a través de la tabulación de frecuencias de ocurrencia de determinado evento, delcálculo de su probabilidad de ocurrencia y de la probabilidad acumulada de dicho evento.

A partir de la probabilidad acumulada, se debe generar los números aleatorios mediante tablas estadísticas de números “Random”, o bien, mediante programas de software que generan estos valores aleatorios de probabilidad.

Generalmente es mas confiable utilizar un programa debido a que en las tablas suelenser muy pocos los números aleatorios y se tiende a dar muy poca diferencia de resultados.

“La generación de números aleatorios se realiza con el fin de identificar los rangos de probabilidad donde fluctúa el comportamiento de evento de estudio”.

El método fue denominado Montecarlo por el principado de Mónaco por ser la capital del juego de azar, al tomar una ruleta como generador simple...