Sistemas
Páginas: 64 (15837 palabras)
Publicado: 16 de octubre de 2012
S I M U L A C I O N
0.0 Introducción Página No. 3
1.0 Modelado de sistemas 3
1.1. El concepto de Sistema
1.2. Medio ambiente del Sistema
1.3. Sistemas discretos y continuos
1.4. Modelado de sistemas
1.5. Tipos de Modelos
2.0. Simulación de Sistemas 11
2.1. Definiciones y usos de la Simulación
2.2.Pasos que involucra un Estudio de Simulación
2.3. Lenguajes de Simulación
2.4. Simulación de Sistemas Discretos
2.5. Simulación de Sistemas Continuos
2.6. Aplicaciones de Simulación de Sistemas
2.6.1. La simulación y la empresa
3.0. Conceptos Probabilísticos en Simulación 22
3.1. Variables aleatorias y criterio del Valor Esperado
3.2. Distribuciones Discretas y Continuas3.3. Distribuciones Teóricas más importantes: Binomial, Poisson Normal,
Exponencial y Uniforme.
3.4. Metodología de Simulación
3.5. Generación de los números aleatorios
3.6. Generación de Funciones de Densidad de Probabilidad
3.6.1. El Método de Transformación Inversa
3.6.2. Distribuciones de Probabilidad más usadas en Simulación
3.7. Estimación del tamaño de la muestra3.8. El mecanismo de Flujo de Tiempo
3.9. Consideraciones Prácticas
3.10. Problemas
4.0. Simulación en Fenómenos de Espera 44
4.1. Introducción
4.2. Definición de Términos
4.3. Análisis de Problemas de Cola con Población Infinita
4.4. Soluciones Montecarlo
4.5. Problemas
5.0. Simulación en Sistemas de Inventarios54
5.1. Introducción
5.2. Análisis de un Modelo
5.3. Soluciones Montecarlo
5.4. Problemas
6.0. Otros modelos 61
6.1. Sistemas de Producción
6.2. Caso particular: Empleo óptimos del personal
de mantenimiento.
6.3. Problemas.
S I M U L A C I O N
INTRODUCCION
El modelo general de un problema de decisióntoma la forma U = f (X, Y) el donde “X” representa las variables controlables, “Y” las variables no controlables y “U” el valor esperado.
Tal modelo se soluciones determinando a X como función de Y que maximice U, contando para esta tarea con todos los recursos de las matemáticas. Sin embargo, particularmente en situaciones probabilísticas, puede ser imposible expresar U como una función sencillade X y Y. En dichos casos los métodos matemáticos clásicos prestan poca ayuda en la búsqueda de decisiones óptimas. Cuando los métodos clásicos fallan por falta de una expresión cerrada para U o debido a la complejidad de las restricciones o al gran número de variables, se forza la utilización de otros procedimientos tales como la simulación.
El uso de la técnica de simulación se hadifundido rápidamente en estos momentos, un conocimiento de esta técnica es conveniente o importante para personas que trabajan en muchas disciplinas. Una gran variedad de programas y lenguajes de simulación han sido creados por tal motivo.
Las técnicas de simulación no son nuevas, pero debido a que involucran una gran cantidad de operaciones aritméticas, el advenimiento de la computadora electrónicaha hecho que su uso se extienda. La literatura que describe aplicaciones específicas de la simulación como medio de análisis es extensa e incluye campos tales como: medicina, física, ingeniería, tecnología espacial, ciencias sociales, administración de empresas y economía; por mencionar unos cuantos.
Para poder diseñar y llevar a cabo experimentos de simulación se debe tener un conocimientomínimo de estadística matemática, teoría de probabilidades, ecuaciones diferenciales o de diferencias, técnicas de diseño de experimentos y programación de computadoras.
1.0. MODELADO DE SISTEMAS
1.1. EL CONCEPTO DE SISTEMA.
El término Sistemas se ha difundido en gran cantidad de campos, siendo difícil hacer una definición que cubra todos sus usos, por lo que, existen tantas...
0.0 Introducción Página No. 3
1.0 Modelado de sistemas 3
1.1. El concepto de Sistema
1.2. Medio ambiente del Sistema
1.3. Sistemas discretos y continuos
1.4. Modelado de sistemas
1.5. Tipos de Modelos
2.0. Simulación de Sistemas 11
2.1. Definiciones y usos de la Simulación
2.2.Pasos que involucra un Estudio de Simulación
2.3. Lenguajes de Simulación
2.4. Simulación de Sistemas Discretos
2.5. Simulación de Sistemas Continuos
2.6. Aplicaciones de Simulación de Sistemas
2.6.1. La simulación y la empresa
3.0. Conceptos Probabilísticos en Simulación 22
3.1. Variables aleatorias y criterio del Valor Esperado
3.2. Distribuciones Discretas y Continuas3.3. Distribuciones Teóricas más importantes: Binomial, Poisson Normal,
Exponencial y Uniforme.
3.4. Metodología de Simulación
3.5. Generación de los números aleatorios
3.6. Generación de Funciones de Densidad de Probabilidad
3.6.1. El Método de Transformación Inversa
3.6.2. Distribuciones de Probabilidad más usadas en Simulación
3.7. Estimación del tamaño de la muestra3.8. El mecanismo de Flujo de Tiempo
3.9. Consideraciones Prácticas
3.10. Problemas
4.0. Simulación en Fenómenos de Espera 44
4.1. Introducción
4.2. Definición de Términos
4.3. Análisis de Problemas de Cola con Población Infinita
4.4. Soluciones Montecarlo
4.5. Problemas
5.0. Simulación en Sistemas de Inventarios54
5.1. Introducción
5.2. Análisis de un Modelo
5.3. Soluciones Montecarlo
5.4. Problemas
6.0. Otros modelos 61
6.1. Sistemas de Producción
6.2. Caso particular: Empleo óptimos del personal
de mantenimiento.
6.3. Problemas.
S I M U L A C I O N
INTRODUCCION
El modelo general de un problema de decisióntoma la forma U = f (X, Y) el donde “X” representa las variables controlables, “Y” las variables no controlables y “U” el valor esperado.
Tal modelo se soluciones determinando a X como función de Y que maximice U, contando para esta tarea con todos los recursos de las matemáticas. Sin embargo, particularmente en situaciones probabilísticas, puede ser imposible expresar U como una función sencillade X y Y. En dichos casos los métodos matemáticos clásicos prestan poca ayuda en la búsqueda de decisiones óptimas. Cuando los métodos clásicos fallan por falta de una expresión cerrada para U o debido a la complejidad de las restricciones o al gran número de variables, se forza la utilización de otros procedimientos tales como la simulación.
El uso de la técnica de simulación se hadifundido rápidamente en estos momentos, un conocimiento de esta técnica es conveniente o importante para personas que trabajan en muchas disciplinas. Una gran variedad de programas y lenguajes de simulación han sido creados por tal motivo.
Las técnicas de simulación no son nuevas, pero debido a que involucran una gran cantidad de operaciones aritméticas, el advenimiento de la computadora electrónicaha hecho que su uso se extienda. La literatura que describe aplicaciones específicas de la simulación como medio de análisis es extensa e incluye campos tales como: medicina, física, ingeniería, tecnología espacial, ciencias sociales, administración de empresas y economía; por mencionar unos cuantos.
Para poder diseñar y llevar a cabo experimentos de simulación se debe tener un conocimientomínimo de estadística matemática, teoría de probabilidades, ecuaciones diferenciales o de diferencias, técnicas de diseño de experimentos y programación de computadoras.
1.0. MODELADO DE SISTEMAS
1.1. EL CONCEPTO DE SISTEMA.
El término Sistemas se ha difundido en gran cantidad de campos, siendo difícil hacer una definición que cubra todos sus usos, por lo que, existen tantas...
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