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Mecánica de los modelos de simulación básica

Mientras que en simulación fuera del ordenador se requiere montar una réplica física de lo que se quiere estudiar, lo que se conoce por maqueta, en simulaciones por ordenador es necesario definir un modelo a partir de reglas matemáticas y/o lógicas.

Un modelo de simulación adquiere importancia y significado en virtud de su similitud con unfenómeno de interés determinado. ¿Pero, qué se entiende por similitud? La similitud del modelo respecto al fenómeno de origen se clasifica en los siguientes tipos:

Similitud Física: este es el tipo de similitud que más se asocia cuando se habla de simulación en general y concretamente en realidad virtual aplicada a la simulación, aunque no por esto es más importante que los otros tipos. Este tipocomprende diversas componentes de similitud que pueden ser o no importantes en cada caso: visual, sonora, mecánica, química, táctil, etc.

Similitud Probabilística: este tipo proviene del comportamiento del fenómeno de origen. La disciplina de la estadística conocida por análisis de probabilidad se encarga de estudiar la probabilidad con que un fenómeno tiende a manifestarse. Por lo tanto,la similitud probabilística hace referencia a las propiedades funcionales del fenómeno de estudio.

Similitud Conceptual: esta similitud hace referencia a las estructuras internas del fenómeno de estudio y a como están organizadas. Por esta razón, se pueden definir la siguientes propiedades de la similitud conceptual: asociativa, por analogía, estructural, etc.
Así pues, las nociones de modelo ysimulación, que a menudo se tienden a confundir, en realidad están relacionadas de forma que (WHICKER, SIGELMAN, 1991):

Un modelo es una representación de la estructura a simular. Es decir, una definición estática que define estructuras, parámetros y funciones (o algoritmos).
Una simulación, en cambio, es una representación de la estructura en acción. Es decir, cuando se hace evolucionar el modelo alo largo del tiempo, partiendo de un estado inicial, alimentándolo con una información de entrada y obteniendo una información de salida que serán los resultados a analizar.

Existen diversas clasificaciones de modelos según el enfoque deseado:

Clasificación Formal de modelos (WHICKER, SIGELMAN, 1991):

Modelos Físicos: Son aquellos que pretenden ser una réplica física del sistemaestudiado. Por ejemplo: un túnel de viento, el cual puede ser construido tanto físicamente como mediante una aplicación de realidad virtual. En los dos casos, son un modelo de un mismo fenómeno de estudio; concretamente la dinámica de fluidos del aire.

Modelos Esquemáticos: Son aquellos que presentan ciertas características del sistema. Por ejemplo: el plano de un edificio, donde se está perdiendocierta información volumétrica, de materiales, etc., pero en cambio nos aporta una información de organización espacial.

Modelos Simbólicos: Son aquellos que codifican mediante algún lenguaje matemático o informático las características del sistema. Por ejemplo, unas fórmulas de comportamiento económico, donde el fenómeno de origen no tiene unas propiedades físicas, sino que es fruto de unaorganización social.

Clasificación Funcional de modelos (POOLE, SZYMANKIEWICZ, 1977):

Modelos Intuitivos: Están basados en la experiencia y están presentes detrás de toda decisión diaria que requiere una consideración rápida. Por ejemplo: “¿Tomo el metro o el autobús para ir a tal sitio?”

Modelos Analíticos: Se basan en el estudio de problemas no restringidos por un tiempo de decisión y dondecualquier error es potencialmente muy costoso: “¿Compro un coche funcional y pequeño para ir al trabajo y aparcar fácilmente, o bien uno grande y amplio para poder salir con la familia los fines de semana?”

Modelos Numéricos: Se basan en aquellos problemas de los cuales no tenemos la información relevante o bien esta es demasiado compleja. En este caso es necesario identificar las componentes...