simulacion

La simulación
es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos - para el funcionamiento del sistema"
Sistemas
 Sistema :

 

Entidades: Objetos que forman parte de un sistema 

Atributos: Propiedades que poseen las entidades, tambien son llamados variables. Existen varios tipos de atributos
 
 

Tipos de Atributos
 


P: Parámetros son atributos fijado durante el diseño del sistema

U: Variables tmdffnmfmdde entradas o exógenes, fijadas por el entorno

D: Variables de entradas fijadas por el usuario

Y: Variables de salida son las variables de estadoo combinación de ellas correpondiente a medidas del sistema

 
 
 

Sucesos: Hechos qe ocurren en un instante de tiempo y que dan lugar a cambios en el estado del sistema
 
 
Colas: Estados pasivos de una entidad mientras espera el inicio de una actividad
 
 
Estados: Condiciones del modelo o sus entidades, de forma que se puede saber si una acción se puede ejecutar o si se puedeelegir entre varias
 





modelo de simulación
Es un instrumento que permite imitar el comportamiento de un sistema real mediante un artificio físico o matemático 
TIPOS DE MODELOS DE SIMULACIÓN.
MODELOS DE SIMULACIÓN ESTÁTICA VS. DINÁMICA
Un modelo de simulación estática, se entiende como la representación de un sistema paraun instante (en el tiempo) en particular o bien para representarun sistema en el que eltiempo no es importante, por ejemplo la simulación Montecarlo; en cambio un modelo desimulación dinámica representa a un sistema en el que el tiempo es una variable de interés,como por ejemplo en el sistema de transporte de materiales dentro de una fabrica, una torrede enfriamiento de una central termoeléctrica, etc..
MODELOS DE SIMULACIÓN DETERMINISTA VS ESTOCASTICA
Si unmodelo de simulación no considera ninguna variable importante, comportándose deacuerdo con una ley probabilística, se le llama un modelo de simulación determinista. Enestos modelos la salida queda determinada una vez que se especifican los datos y relacionesde entrada al modelo, tomando una cierta cantidad de tiempo de cómputo para suevaluación. Sin embargo, muchos sistemas se modelan tomando encuenta algúncomponente aleatorio de entrada, lo que da la característica de modelo estocástico desimulación.Un ejemplo sería un sistema de inventarios de una fábrica, o bien el sistema de líneas deespera de una fabrica, etc. Estos modelos producen una salida que es en si misma decarácter aleatorio y ésta debe ser tratada únicamente para estimar las características realesdel modelo, esta es una delas principales desventajas de este tipo de simulación.
MODELOS DE SIMULACIÓN CONTINUOS VS DISCRETOS
Los modelos de simulación discretos y continuos, se definen de manera análogo a lossistemas discretos y continuos respectivamente. Pero debe entenderse que un modelodiscreto de simulación no siempre se usa para modelar un sistema discreto. La decisión deutilizar un modelo discreto o continuo parasimular un sistema en particular, depende de losobjetivos específicos de estudio. Por ejemplo: un modelo de flujo de tráfico en unasupercarretera, puede ser discreto si las características y movimientos de los vehículos enforma individual es importante. En cambio si los vehículos pueden considerarse como unagregado en el flujo de tráfico entonces se puede usar un modelo basado en ecuacionesdiferenciales presentes en un modelo continuo .Otro ejemplo: Un fabricante de comida para perros, requiere el auxilio de una compañía consultora con el objeto de construir un modelo de simulación para su línea de fabricación, la cual produce medio millón de latas al día a una velocidad casi constante. Debido a que cada una de las latas se representó como una entidad separada en el modelo, éste resulto...