Simulación - Teoria

SIMULACIÓN
TEMA 12.- CONCEPTOS BÁSICOS.
12.1. Introducción.
12.2. Clasificación de sistemas.
12.3. Clasificación de modelos.
12.4. Modelos de simulación de eventos discretos.
12.5. El proyecto de simulación.
12.6. Ventajas y desventajas de la simulación.
12.7. Aplicaciones empresariales de la simulación.
12.8. El Programa de Simulación “ARENA”.

12.1. Introducción.
La simulacióndigital es una técnica que permite imitar (o
simular) en un ordenador el comportamiento de un sistema físico
o teórico según ciertas condiciones particulares de operación.
El uso de la simulación como metodología de trabajo es una
actividad muy antigua, y podría decirse que inherente al proceso
de aprendizaje del ser humano.
Para poder comprender la realidad y toda la complejidad que un
sistemapuede conllevar, ha sido necesario construir
artificialmente objetos y experimentar con ellos dinámicamente
antes de interactuar con el sistema real.
La simulación digital puede verse como el equivalente electrónico
a este tipo de experimentación.

12.2. Clasificación de sistemas.
Un sistema puede definirse como una colección de objetos o
entidades que interactúan entre sí para alcanzarun cierto
objetivo.
Estado de un sistema: conjunto mínimo de variables necesarias
para caracterizar o describir todos aquellos aspectos de interés
del sistema en un cierto instante de tiempo. A estas variables las
denominaremos variables de estado.
Atendiendo a la relación entre la evolución de las propiedades de
interés y la variable independiente tiempo, los sistemas se
clasifican en:
.• Sistemas Continuos: Las
variables del estado del
sistema evolucionan de
modo continuo a lo largo
del tiempo.

Figura 12.1. Ejemplo de sistema continuo.

Figura 12.2. Evolución de una variable de un sistema continuo.

• Sistemas Discretos. Se caracterizan porque las propiedades
de interés del sistema cambian únicamente en un cierto
instante o secuencia de instantes, y permanecenconstantes
el resto del tiempo. La secuencia de instantes en los cuales
el estado del sistema puede presentar un cambio, obedece
normalmente a un patrón periódico (figura 12.3).

Figura 12.3. Evolución de una variable de
un sistema discreto.

• Sistemas orientados a eventos discretos. Al igual que los
sistemas discretos, se caracterizan porque las propiedades de
interés del sistema cambianúnicamente en una secuencia de
instantes de tiempo permaneciendo constantes el resto del
tiempo. La secuencia de instantes en los cuales el estado del
sistema puede presentar un cambio, obedece a un patrón
aleatorio (figura 12.4).

Figura 12.4. Evolución de una variable de un
sistema orientado a eventos discretos.

• Sistemas combinados. Aquellos que combinan subsistemas
que siguenfilosofías continuas o discretas, respectivamente.
Es el caso de los sistemas que poseen componentes que
deben ser necesariamente modelados según alguno de
dichos enfoques específicos.

12.3. Clasificación de modelos.
La descripción de las características de interés de un sistema se
conoce como modelo del sistema, y el proceso de abstracción
para obtener esta descripción se conoce comomodelado.
Existen muchos tipos de modelos (modelos físicos, modelos
mentales, modelos simbólicos) para representar los sistemas en
estudio. Utilizaremos modelos simbólicos matemáticos como
herramienta para representar las dinámicas de interés de cualquier
sistema en un entorno de simulación digital.
Los modelos simbólicos matemáticos mapean las relaciones
existentes entre las propiedades físicasdel sistema que se
pretende modelar en las correspondientes estructuras
matemáticas. El tipo de formalización matemática que se utilice
va a depender de las características intrínsecas de las dinámicas
de interés que se quieran representar.
La descripción en términos matemáticos de un sistema real no es
una metodología de trabajo propia de la simulación digital, sino
que es inherente a la...