Simulacion
Páginas: 11 (2743 palabras)
Publicado: 17 de febrero de 2011
INDICE
1. Introducción……………………………………………………………………………
2. Marco de referencia………………………………………………………………….
1. Distribución de Poisson……………………………………………………….
2. Distribución Exponencial……………………………………………………..
3. Distribución Binomial…..……………………………………………………...
4. Distribución Normal…………………………………………………………...
5. Teoría deColas………………………………………………………………...
3. Objetivo…………………………………………………….…………………………...
4. Obtención de datos e información……………………………………………….
1. Propuesta para el proyecto…………………………………………………
2. Elaboración del modelo……………………………………………………..
3. Tamaño de la muestra……………………………………………………….
5. Simulación………………………………………………………………………………
6. Validación del modelo………………………………………………………………
7. bibliografía……………………………………………………………………………...1. INTRODUCCIÓN
La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real con la finalidad de comprender el comportamiento del mismo o evaluar nuevas estrategias dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos para el funcionamiento del sistema.
La realización de un proyecto de simulación se centra en la implementación del modelo el cual no finalizacon la implementación del simulador, porque además debe incluir una etapa de experimentación, la cual consiste en el tratamiento estadístico de los datos de salida del simulador. Estos datos están directamente relacionados con los objetivos del modelo de simulación para de esta manera extraer conclusiones y recomendaciones.
Además es necesario considerar el desarrollo de la simulación de uncentro de servicio es muy importante debido a que en este, se deben tomar en cuenta muchos factores como la atención al cliente, disponibilidad de cajeros, tiempo de espera en la cola, etc.
Es por este motivo que mediante el desarrollo del presente trabajo podremos mejorar el funcionamiento de sistema y de esta manera en lo posible controlar: interacción con el ambiente, la inestabilidad del sistemay así mejorar la aplicación de procedimientos y la atención al cliente.
El proceso de simulación se llevó acabo con el apoyo de PROMODEL que es una herramienta que permite de forma rápida, fiable, clara y eficaz desarrollar ejercicios de simulación.
2. MARCO DE REFERENCIA
2.1. Distribución de Poisson
La distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta. Expresa laprobabilidad de un número k de eventos ocurriendo en un tiempo fijo si estos eventos ocurren con una tasa media conocida, y son independientes del tiempo desde el último evento.
Dónde
· e es el base del logaritmo natural (e = 2.71828...),
· k! es el factorial de k,
· k es el número de ocurrencias de un evento,
· λ es un número real positivo, equivalente al número esperado de ocurrencias duranteun intervalo dado.
Ocurrencia
La distribución Poisson, Se aplica a varios fenómenos discretos de la naturaleza (esto es, aquellos fenómenos que ocurren 0, 1, 2, 3, ... veces durante un periodo definido de tiempo o en una área determinada) cuando la probabilidad de ocurrencia del fenómeno es constante en el tiempo o el espacio. Ejemplos de estos eventos que pueden ser modelados por ladistribución Poisson incluyen:
· El número de autos que pasan a través de un cierto punto en una ruta (suficientemente distantes de los semáforos) durante un periodo definido de tiempo.
· El número de errores de ortografía que uno comete al escribir una única página.
· El número de llamadas telefónicas en una central telefónica por minuto.
· El número de servidores web accedidos por minuto.
· El númerode animales muertos encontrados por unidad de longitud de ruta.
2.2. Distribución exponencial
La distribución exponencial es el equivalente continuo de la distribución geométrica discreta. Esta ley de distribución describe procesos en los que:
· Nos interesa saber el tiempo hasta que ocurre determinado evento, sabiendo que, el tiempo que...
1. Introducción……………………………………………………………………………
2. Marco de referencia………………………………………………………………….
1. Distribución de Poisson……………………………………………………….
2. Distribución Exponencial……………………………………………………..
3. Distribución Binomial…..……………………………………………………...
4. Distribución Normal…………………………………………………………...
5. Teoría deColas………………………………………………………………...
3. Objetivo…………………………………………………….…………………………...
4. Obtención de datos e información……………………………………………….
1. Propuesta para el proyecto…………………………………………………
2. Elaboración del modelo……………………………………………………..
3. Tamaño de la muestra……………………………………………………….
5. Simulación………………………………………………………………………………
6. Validación del modelo………………………………………………………………
7. bibliografía……………………………………………………………………………...1. INTRODUCCIÓN
La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real con la finalidad de comprender el comportamiento del mismo o evaluar nuevas estrategias dentro de los límites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos para el funcionamiento del sistema.
La realización de un proyecto de simulación se centra en la implementación del modelo el cual no finalizacon la implementación del simulador, porque además debe incluir una etapa de experimentación, la cual consiste en el tratamiento estadístico de los datos de salida del simulador. Estos datos están directamente relacionados con los objetivos del modelo de simulación para de esta manera extraer conclusiones y recomendaciones.
Además es necesario considerar el desarrollo de la simulación de uncentro de servicio es muy importante debido a que en este, se deben tomar en cuenta muchos factores como la atención al cliente, disponibilidad de cajeros, tiempo de espera en la cola, etc.
Es por este motivo que mediante el desarrollo del presente trabajo podremos mejorar el funcionamiento de sistema y de esta manera en lo posible controlar: interacción con el ambiente, la inestabilidad del sistemay así mejorar la aplicación de procedimientos y la atención al cliente.
El proceso de simulación se llevó acabo con el apoyo de PROMODEL que es una herramienta que permite de forma rápida, fiable, clara y eficaz desarrollar ejercicios de simulación.
2. MARCO DE REFERENCIA
2.1. Distribución de Poisson
La distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta. Expresa laprobabilidad de un número k de eventos ocurriendo en un tiempo fijo si estos eventos ocurren con una tasa media conocida, y son independientes del tiempo desde el último evento.
Dónde
· e es el base del logaritmo natural (e = 2.71828...),
· k! es el factorial de k,
· k es el número de ocurrencias de un evento,
· λ es un número real positivo, equivalente al número esperado de ocurrencias duranteun intervalo dado.
Ocurrencia
La distribución Poisson, Se aplica a varios fenómenos discretos de la naturaleza (esto es, aquellos fenómenos que ocurren 0, 1, 2, 3, ... veces durante un periodo definido de tiempo o en una área determinada) cuando la probabilidad de ocurrencia del fenómeno es constante en el tiempo o el espacio. Ejemplos de estos eventos que pueden ser modelados por ladistribución Poisson incluyen:
· El número de autos que pasan a través de un cierto punto en una ruta (suficientemente distantes de los semáforos) durante un periodo definido de tiempo.
· El número de errores de ortografía que uno comete al escribir una única página.
· El número de llamadas telefónicas en una central telefónica por minuto.
· El número de servidores web accedidos por minuto.
· El númerode animales muertos encontrados por unidad de longitud de ruta.
2.2. Distribución exponencial
La distribución exponencial es el equivalente continuo de la distribución geométrica discreta. Esta ley de distribución describe procesos en los que:
· Nos interesa saber el tiempo hasta que ocurre determinado evento, sabiendo que, el tiempo que...
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