SIMULACION 3









DESARROLLO DE UN MODELO DE SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETO






Presentado Por:

MARCO ANTONIO DULCEY VESGA
JAVIER ENRIQUE BLANCO SANABRIA





Presentado a:
DIEGO FELIPE MONTALVO MORALES





INSTITUCION UNIVERSITARIA POLITECNICO GRANCOLOMBIANO
INGENIERIA INDUSTRIAL
ABRIL DE 2016




1. LA SIMULACIÒN DE EVENTOS DISCRETOS.
1.1 Definición de Eventos Discretos.
1.2 Estructura de lasimulación de eventos discretos.
1.3 Característica de la simulación de eventos discretos.
1.4 Sistemas.
1.5 Modelos.
1.6 Control.
1.7 Mecanismos de tiempo fijo.
1.8 Metodología
1.8.1 Formulación del Problema.
1.8.2 Recolección de datos.
1.8.3 Desarrollo del modelo.
1.8.4 Verificación.
1.8.5 Validación.
1.8.6 Experimentación de resultados.
1.8.7 Optimización de resultados.


2. NÙMEROS ALEATORIOS YPSEUDOALEATORIOS.
2.1 Números aleatorios definición propiedades.
2.1.1 Generadores.
2.1.2 Tablas.
2.2 Números pseudoaleatorios propiedades.
2.2.1 Técnicas para generar números pseudoaleatorios
2.2.1.1 Métodos de centros al cuadrado.
2.2.1.2 Métodos de congruencia.
2.2.1.3 Multiplicativo.
2.2.1.4 Mixto.
2.3 Pruebas de aleatoriedad.
2.4 Método de Montecarlo.
2.4.1 Simulación de procesos aleatorios.2.4.2 Usando números.
2.4.3 Manuales.
2.4.4 Lenguajes de propósito general como.
2.4.4.1 C, C++.
2.4.4.2 Delphi.
2.4.4.3 Visual.
2.4.5 Sistemas productivos.
2.4.6 Calidad.
2.4.7 Inventarios.
2.4.8 Económicos.

3. VARIABLES ALEATORIAS.
3.1 Métodos para generar variables aleatorias.
3.1.1 Transformadas Inversas.
3.1.2 Aceptación rechazo.
3.1.3 Convoluciòn.
3.1.4 Directos.


3.1.4.1 Generación devariables aleatorias discretas.
3.1.4.2 Distribuciones Poisson.
3.1.4.3 Binomial.
3.1.4.4 Geométrica.
3.1.4.5 Generación de variables aleatorias continuas.
3.1.4.6 Distribución uniforme.
3.1.4.7 Exponencial.
3.1.4.8 Normal.
3.1.4.9 Erlang.
3.1.4.10 Gamma.
3.1.4.11 Beta.
3.1.4.12 Triangular.
3.1.5 Distribuciones empíricas de probabilidad.
3.1.6 Simulación de procesos aleatorios manuales.
3.1.7 Sistemasproductivos.
3.1.8 Calidad.
3.1.9 Inventarios.
3.1.10 Económicos.



4. LENGUAJES DE SIMULACIÒN Y SIMULADORES DE EVENTOS DISCRETOS.
4.1 Lenguajes de simulación y simuladores.
4.1.1 Características
4.1.2 Aplicación y uso lenguajes
4.1.2.1 SLAM
4.1.2.2 ECSL
4.1.2.3 SIMAN
4.1.2.4 GPSS
4.1.3 Simuladores
4.1.3.1 PROMODEL
4.1.3.2 TAYLOR ED
4.1.3.3 ARENA
4.1.3.4 WITNESS
4.2 Aprendizaje y uso de unsimulador
4.2.1 Características del Software
4.2.2 Elementos del modelo
4.2.3 Menús principales
4.2.4 Construcción del modelo
4.2.5 El uso del simulador de problemas aplicados a servicios
4.2.6 Sistemas productivos
4.2.7 Calidad
4.2.8 Inventarios
4.2.9 Económicos


CAP. 4. LENGUAJES DE SIMULACIÒN Y SIMULADORES DE EVENTOS DISCRETOS.

Lenguajes de simulación y simuladores.

Un lenguaje de simulación esun software de simulación de naturaleza general y posee algunas características especiales para ciertas aplicaciones, tal como ocurre con SLAM 11 y SIMAN (software para simular) con sus módulos de manufactura. El modelo es desarrollado usando las instrucciones adecuadas del lenguaje y permitiendo al analista un gran control para cualquier clase de sistema.

Un simulador (o de propósitosespeciales) es un paquete de computadoras que permite realizar la simulación para un ambiente específico, no requiriendo esfuerzo en programación. Hoy en día existen simuladores para ambientes de manufactura y sistemas de comunicación permitiendo un menor tiempo en el desarrollo del modelo, así como también contar con el personal sin experiencia en simulación.

Los simuladores son actualmente muyutilizados para análisis en alto nivel, requiriéndose únicamente agregar detalles en un cierto nivel, puesto que lo demás es estándar.

Lenguajes como SIMSCRIPT 11.5 y SLAM 11 están orientados al evento. GPSS, SIMAN y SIMNET son orientados al proceso.
El ESCL, es un lenguaje de simulación muy popular en Europa y fue desarrollado en FORTRAN.

La importancia de escribir modelos de simulación en lenguajes...