simulacion

4.1.- Simulación discreta
En este tipo de modelos, las variables que explican el estado del sistema cambian, únicamente durante ciertos instantes de tiempo y, entre estos instantes el estado del sistema está fijo. Los componentes del sistema actúan entre ellos únicamente en ciertos puntos discretos del tiempo, el estado del sistema cambia durante esos instantes de interacción llamadoseventos. Ejemplos son: los modelos de recurrencia, sistemas de inventarios, flujos de fondo, etc.

4.2.- Simulación continua Las variables que describen el estado del sistema varían continuamente con el tiempo y, por consiguiente, los componentes principales del sistema se describen por sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias o parciales. Ejemplos de simulación continua son: los modelosdepredador-presa, modelos de epidemias, etc.

El proceso de construcción de modelos
Según Couffignal el razonamiento analógico en el que se basa el pensamiento cibernético, comprende cuatro fases:
Construcción del modelo.
Puesta en funcionamiento del modelo para hacer resaltar sus propiedades.
Rectificación de las nuevas propiedades descubiertas en el modelo.
Verificación de que lasrectificaciones pertenecen al original.
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El modelo permite ir más allá del concepto tradicional de progresión de la ciencia basada en la dualidad teoría-experiencia, y introduce un componente nuevo a dicho dúo, que denomina simulación. “En efecto la simulación puede nutrirse indistintamente de la teoría y de la experiencia...En el primer caso, el resultado puede poner de manifiesto una incompatibilidadcon la teoría, es decir enciende la alarma de una denuncia contra cierto modelo teórico. En este caso la simulación juega el papel histórico de la experiencia. En el segundo caso, si la simulación se nutre de datos experimentales, entonces el resultado ofrece predicciones de la globalidad o confirma la viabilidad de las individualidades, y esto puede significar la propuesta de nuevas experienciaso, directamente, la predicción de un lance hasta entonces ignorado. En este caso la simulación juega el papel histórico de la teoría” (Wagensberg J. 1985).
Este proceso de construcción de modelos de fenómenos complejos de la realidad es posible gracias a las herramientas conceptuales y tecnológicas de las que disponemos hoy en día, como los conocimientos de la teoría de los sistemas deinformación y retroalimentación, la comprensión de los procesos de decisión y acción, el uso de modelos matemáticos para simular sistemas complejos y el desarrollo de computadoras digitales de alta velocidad como base de la simulación de los modelos matemáticos (Maani K.E. y Cavana R.Y. 2000).
En este contexto se entiende el modelo como el elemento clave para la




Comprensión de los sistemascomplejos, ya que ésta es en definitiva la manera en que estructuramos los seres humanos la comprensión de la realidad.

“La circunstancia de que la construcción de modelos del mundo siga un proceso auto regulador es fundamental para la comprensión del propio proceso de construcción de modelos”(Pushkin V.N.1974).

El objetivo de la construcción del modelo es simular algún fenómeno del mundo real enel cual el investigador está interesado, con el propósito de crear un modelo que sea más simple de estudiar que el propio objetivo (target). Lo que se desea es que las conclusiones obtenidas a partir del modelo sean también aplicables al target, debido a que ambos son suficientemente similares. Sin embargo, debido a que nuestras habilidades para modelar son limitadas, el modelo siempre será mássimple que el target. El modelo se puede representar como una especificación  ¾una ecuación matemática, una proposición lógica o un programa de computadora¾ pero para aprender algo de esta especificación, es necesario examinar cómo el comportamiento del  modelo se desarrolla a través del tiempo.
CLASIFICACION DE LOS MODELOS
Los modelos se pueden clasificar en forma general, pero los modelos de...