simulacion

Comenzaremos por definir el concepto de simulación de eventos discretos como el conjunto de relaciones lógicas, matemáticas y probabilísimas que integran el comportamiento de un sistema bajo estudio cuando se presenta un evento determinado. El objetivo del modelo de simulación consiste, precisamente, en comprender, analizar y mejorar las condiciones de operación relevantes del sistema.
Seencuentran elementos como sistema, modelo y evento, de los cuales se desprenden otros conceptos importantes dentro de una simulación, por lo que a continuación abundaremos en cada uno de ellos.
La definición básica de sistema nos dice que se trata de un conjunto de elementos que se interrelacionan para funcionar como un todo; desde el punto de vista de la simulación, tales elementos deben tener unafrontera clara. Por ejemplo, podemos hablar del sistema de atención de clientes en un banco, del sistema de inventarios de una empresa o del sistema de atención en la sala de emergencia de un hospital. Cada uno de ellos puede dividirse en elementos que son relevantes para la construcción de lo que constituirá su modelo de simulación; entre ellos tenemos entidades, estado del sistema, eventosactuales y futuros, localizaciones, recursos, atributos, variables y el reloj de la simulación.
tomar decisiones y mejorar sus procesos. Sin embargo, es necesario destacar que, como todas las demás opciones de que disponemos, la simulación de eventos discretos presenta ventajas y desventajas que es preciso tomar en cuenta al determinar si es apta para resolver un problema determinado.
Pasos pararealizar un estudio de simulación
1. Definición del sistema bajo estudio. En esta etapa es necesario conocer el sistema a modelar.
2. Generación del modelo de simulación base. Una vez que se ha definido el sistema en términos de un modelo conceptual, la siguiente etapa del estudio consiste en la generación de un modelo de simulación base.
3. Recolección y análisis de datosEn esta etapa se debedeterminar qué información es útil para la determinación de las distribuciones de probabilidad asociadas a cada una de las variables aleatorias innecesarias para la simulación.
4. Generación del modelo preliminar. En esta etapa se integra la información obtenida a partir del análisis de los datos, los supuestos del modelo y todos los datos que se requieran para tener un modelo lo más cercano posiblea la realidad del problema bajo estudio.
5. Verificación del modelo. es necesario realizar un proceso de verificación de datos para comprobar la propiedad de la programación del modelo, no se debe descartar la posibilidad de que ocurran errores humanos al alimentar el modelo con la información
6. Validación del modelo. El proceso de validación del modelo consiste en realizar una serie depruebas al mismo, utilizando información de entrada real para observar su comportamiento y analizar sus resultados.
Si el problema bajo simulación involucra un proceso que se desea mejorar, el modelo debe someterse a prueba con las condiciones actuales de operación, lo que nos dará como resultado un comportamiento similar al que se presenta realmente en nuestro proceso. Por otro lado, si se estádiseñando un nuevo proceso la validación resulta más complicada. Una manera de validar el modelo en este caso, consiste en introducir algunos escenarios sugeridos por el cliente y validar que el comportamiento sea congruente con las expectativas que se tienen de acuerdo con la experiencia. Cualquiera que sea la situaciones importante que el analista conozca bien el modelo, de manera que puedajustificar aquellos comportamientos que sean contrarios a las experiencias de los especialistas en el proceso que participan de su validación.
7. Generación del modelo final. Una vez que el modelo se ha validado, el analista está listo para realizar la simulación y estudiar el comportamiento del proceso. En caso de que se desee comparar escenarios diferentes para un mismo problema, éste será el...