Simulacion

INSTITUTO TECNOLOGICO DE MINATITLAN

CARRERA:
INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

ASIGNATURA:
SIMULACION

DOCENTE:
VILLATORO CRUZ MARIA CONCEPCION

ALUMNOS:
JUAN MANUEL GARCIA RAMIREZ
EMMANUEL ALCUDIA DOMINGUEZ

TRABAJO:
MODELOS DISCRETOS Y CONTINUOS


MODELOS DISCRETOS Y CONTINUOS

En este libro se verán las técnicas de simulación para simular procesoso sistemas. Se hacen suposiciones sobre como funciona, las cuales, constituyen un modelo que permite conocer como se comporta el sistema.Se quiere simular la dinámica o evolución del sistema.
Técnica de simulación: utiliza la computadora para evaluar el modelo en forma numérica (entran nros, se procesan y salen nros.) y poder estimar las características de modelo.La técnica de simulación formaparte de la ciencia de investigación operativa. Lo importante es conocer la metodología de la simulación, independientemente del hardware y software usado.
Sistema: conjunto de entidades que se relacionan entre si para alcanzar un objetivo. El sistema a analizar depende de los objetivos de la simulación.
Los sistemas se categorizar en dos grupos: discretos y continuos. Los discretos, son aquellosen los que las variables de estado del sistema cambian instantáneamente en puntos separados de tiempos. En los continuos, las variables de estado del sistema cambian continuamente con respecto al tiempo.
Estado del sistema: conjunto de variables necesarias para describir el sistema en un momento particular.
Existe la posibilidad de experimentar con el sistema real, lo que puede no ser técnica yeconómicamente factible o se puede experimentar con un modelo del sistema. Este modelo es una representación simplificada pero valida del sistema a estudiar.
Existen modelos físicos y matemáticos. Los modelos físicos pueden ser muy útiles, como las maquetas o fotografías. Sin embargo, la mayoría de los modelos son matemáticos: representan al sistema mediante términos lógicos, relacionescuantitativas que luego son manipuladas y cambiadas para ver cómo reacciona dicho modelo y por lo tanto como reaccionaria el sistema real.
Si las relaciones que componen el sistema son simples, se puede utilizar una solución analítica: se utilizan métodos matemáticos y probabilísticas para encontrar ecuaciones y obtener información exacta. Si la solución analítica es viable, es preferible estudiar elmodelo de esta manera y no mediante simulación.
Si el sistema es muy complejo, se utiliza la simulación: ejercitar en forma numérica las entradas para ver como afecta las medidas de rendimiento (estimadores) de las salidas.
Los modelos de simulación se clasifican en:
* Modelos estáticos o dinámicos: un modelo estático es una representación del sistema en un tiempo determinado o donde el tiempono importa. Un modelo dinámico es una representación del sistema a lo largo del tiempo.
* Modelos determinísticos o estocásticos: un modelo determinístico es aquel donde no hay componentes probabilísticas; la salida está determinada por las cantidades y relaciones de las entradas. Un modelo estocástico es aquel donde intervienen componentes probabilísticas a la entrada, lo que produce unasalida aleatoria la cual debe ser tratada como una estimación de las características del sistema. Esta es la principal desventaja de la simulación.
* Modelos continuos o discretos: análogo a los sistemas continuos o discretos definidos arriba. Los modelos discretos representan al sistema en puntos separados en el tiempo. Estos puntos son llamados eventos: ocurrencia, suceso que puede cambiar elestado del sistema.
Mecanismos de avance de tiempo: permiten simular el avance de tiempo.
* al próximo evento: proceso en el que se avanza el reloj de evento en evento, hasta que se cumple alguna condición de parada. Los periodos de inactividad se saltean haciendo saltar el reloj al tiempo del próximo evento.
* en intervalos fijos: no se saltean los tiempos de inactividad, lo que...