SIMULACION TERMINADO Fin 1 1 1

Instituto Tecnológico Superior
De Poza Rica
Equipo #1
Estructura y característica de la simulación de eventos discretos.
Sistemas, modelos y control
Simulación
Ing. Industrial
25 de febrero del 2015

Índice
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1.-Definiciones
1.1 ¿Cuándo usar la simulación?
1.2 Estructura y característica de la simulación de eventos discretos
1.3 Distribuciones discretas más frecuentementeutilizadas
1.4 Elementos clave de la simulación de eventos discretos
1.4.1 Elementos clave de la simulación de eventos discretos
2. Modelos
2.1 Los modelos matemáticos
2.2 Estructura de los modelos

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Índice
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2.2.1 Estructura de los modelos
2.3 Estructura general de un modelo de simulación
2.4 Características deseables de un modelo de simulación
3. Sistemas
3.1Sistemas de control
3.2 Metodología
4. Campos de aplicación
4.1Ventajas de la simulación
5. Conclusión

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Introducción
1.-Definiciones
Simulación: La palabra “similis”, que puede traducirse
como “parecido”, y el sufijo “-ion”, que es equivalente a
“acción y efecto”
Discretos:Son aquellos en los que las variables de
estado cambian instantáneamente en instantesseparados de tiempo.
Eventos discretos: Los eventos discretos son todas
aquellas acciones o resultados de un experimento que
tienen como resultado un número entero.

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1.1 ¿Cuándo usar la simulación?
Debemos usarla cuando:
• No exista un sistema real, sea caro o peligroso o sea imposible
construir y manipular un prototipo.
• La experimentación con el sistema real sea peligrosa, costosa o
pueda causarincomodidades.
• Existe la necesidad de estudiar el pasado, presente y futuro de un
sistema en tiempo real.
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Ejemplo
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Servidor (libre/ocupado)
Cola (vacía/ocupada)
Cliente (tiempo llegada/tiempo servicio) –
Eventos (llegada/servicio cliente)
La llegada de un cliente o una pieza
La falla de un recurso o máquina.
La terminación de una actividad
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1.2 Estructura y característica dela simulación de eventos discretos.

• La simulación de eventos discretos se refiere a la modelación
computacional de sistemas que evolucionan en el tiempo mediante
cambios instantáneos en las variables de estado.

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1.3 Distribuciones discretas más
frecuentemente utilizadas
• Bernouilli
• Binomial
• Poisson

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Uniforme discreta (i, j)
• Se emplea, por ejemplo, para el modelado aproximado enausencia de datos que aparentemente varían entre dos valores
extremos.
Poisson (λ)
• Representa el número de eventos que ocurren en un intervalo de
tiempo cuando los eventos ocurren a una tasa constante

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1.4 Elementos clave de la simulación de
eventos discretos
• Entidades clientes, productos, cajas, camiones y pallets entre
otros

• Atributos tipo, edad, género, peso, volumen, tiempo de iniciode
un proceso.

• Variables: número de entidades en proceso, número de entidades
entrantes, número de entidades salientes, costo de proceso
unitario.

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1.4.1 Elementos clave de la simulación de
eventos discretos
• Reloj de simulación Variable que lleva control del tiempo
• Eventos Acontecimientos que ocurren a través de la simulación
• Recursos Objetos a los que se les asocia algún tipo degasto o de
consumo

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2. Modelos
Los modelos matemáticos que conforman la base de la simulación
pueden ser tan simples como una suma, un promedio, o tan
complejos como una ecuación diferencial, un sistema de
ecuaciones.

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2.1 Los modelos matemáticos
Pueden dividirse en:
• Deterministas (los datos son completamente conocidos y
determinados)

• Estocásticos (son modelos probabilísticos, ya queno se conoce el
resultado esperado sino su probabilidad).

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2.2 Estructura de los modelos
• Los componentes son las partes constituyentes del sistema.
• Las variables son aquellos valores que cambian dentro de la
simulación

• Los parámetros son cantidades a las cuales se les asignar valores

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2.2.1 Estructura de los modelos
• Las restricciones son limitaciones impuestas a los valores
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