Sistemas

Investigación Operativa II
Ing. Marcelo Moliterno

Hoja 5-1

UNIDAD 5: SIMULACIÓN DE SISTEMAS.
Campo de acción de las aplicaciones de simulación. Tipos de simulación. Enfoques de simulación
discreta. Simulación continua. Dinámica industrial.
Lenguajes de simulación: GPSS, Vensim, Vissim, Simul8
Bibliografía
1. Simulación de sistemas - Shannon, Robert - Trillas - 1997 - 1ª edición
2.Técnicas de simulación en computadoras - Naylor, Balintfy, Burdick, Kong Chu - Ed. Limusa
- 1988
3. Simulación de Sistemas Discretos - Jaime Barcelo - Publicaciones de Ingeniería de Sistemas.
ISDEFE - 1996
4. La Teoría General de Sistemas - Angel A. Sarabia - Publicaciones de Ingeniería de Sistemas.
ISDEFE - 1995
5. Dinámica de Sistemas - Javier Aracil - Publicaciones de Ingeniería de Sistemas.ISDEFE 1995
6. Dinámica de Sistemas Aplicada - Donald R. Drew - Publicaciones de Ingeniería de Sistemas.
ISDEFE - 1995
7. Simulación, un enfoque práctico - Coss Bu, Raúl - Limusa Noriega Editores - 1994
8. Simulación por computadora - Raczynski, Stanislaw - Grupo Noriega Editores - 1993 - 1ª
edición
9. Simulación de sistemas - Gordon, Geoffrey - Editorial Diana - 1980
10. Simulación deprocesos con PC - Creuss Solé, Antonio - Marcombo Editores - 1989
SIMULACION
DEFINICION DE SIMULACION.
“Simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a cabo experiencias
con el mismo con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o de evaluar nuevas
estrategias - dentro de los límites impuestos por un criterio o conjunto de ellos -, para elfuncionamiento del sistema.” . R.E. Shannon
Simulación frente a soluciones analíticas
Inicialmente el uso de las ecuaciones y sistemas de ecuaciones diferenciales, han sido las
herramientas más usadas para modelizar sistemas. Para resolverlas, se han reducido muchas veces
a sistemas lineales, siendo el álgebra vectorial ( calculo matricial, teoría de autovalores,etc.. ) , el
análisis funcional y lateoría general de operadores herramientas útiles que con ciertas condiciones
simplificadoras, se han mostrado eficaces en el estudio de la física, economía, biología,
sociología,etc..Pero, ya en el siglo XIX este impresionante arsenal matemático, base de toda la
ciencia clásica, empezó a mostrar su insuficiencia ante dos circunstancias que afectan al estudio de
los sistemas : la incertidumbre y laimprecisión. Para la primera el Cálculo de Probabilidades y la
Estadística con sus diversas ramas ( Teoría de la Estimación y de los Procesos Aleatorios, los
modelos de Previsión, el Análisis Multivariante,etc..) han dado solución a muchos problemas, pero
su correcta aplicación está sujeta a fuertes restricciones teóricas y prácticas.
La cada vez mayor complejidad de los problemas y el estudiode sistemas abiertos hacen que la
formalización matemática clásica sea insuficiente. Así han surgido otros artificios, como la caja
negra, procedente de la teoría de regulación automática ( cibernética y robótica ), la topología de

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redes, la algorítmica y las técnicas de la matemática discreta, la programación matemática(lineal,
cuadrática,dinámica) y todas aquellas técnicas que conforman la Investigación Operativa o
Investigación de Operaciones ( problemas de transporte, secuenciación óptima de actividades y
tareas, la teoría de la decisión y de los juegos,etc..)
Es obvio señalar que el uso de estas herramientas se ha visto potenciado por el uso generalizado
del ordenador. El ordenador ha permitido también eltratamiento de problemas para los que la
formalización matemática del sistema , tanto en sus elementos deterministas como en los
aleatorios, es muy difícil o imposible. Esta dificultad se ha reducido en gran medida gracias al uso
cada vez más general de las llamadas técnicas de simulación, las cuales permiten el modelado y
estudio de muchos sistemas de estructura compleja, obteniendo...