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INIDICE

1 Introduccion.

1.1 Definiciones e importancia de la simulacion.

1.2 Conceptos basicos de la modelacion.

1.3 Metodologia de la simulacion.

1.4 Sistemas, modelos y control.

1.5 Estructura y etapa de un estudio de simulacion.

1.6 Etapas de un proyecto de simulacion.

1.7 Glosario de terminos.

1.8 Conclusion.

1.9 Bibliografia.

1 INTRODUCCIÓN

La Simulación es una herramienta de mucha importacia e interdisciplinaria. En breve podemos decir, que la simulación es algo parecido a la realidad pero que no llega a la realidad, porque si no dejaria de ser simulacion.

Las aplicaciones de la simulación parecen no tener límites. Actualmente se simulan los comportamientos hasta las partes más pequeñas de un mecanismo, el desarrollo de las epidemias, el sistema inmunológico humano, las plantas productivas, sucursales bancarias, el sistema de repartición de pizzas en la Ciudad de México, crecimiento de poblaciones de especies de animales, partidos y torneos de fútbol, movimiento de los planetas y la evolución del universo, etc.

1.1 DEFINICIÓN E IMPORTANCIA DE LA SIMULACIÓN EN LA INGENIERÍA.
La simulación es una técnica muy poderosa y ampliamente usada en las ciencias para analizar y estudiar sistemas complejos. En Investigaciones se formularon modelos que se resolvían en forma analítica. En casi todos estos modelos la meta era determinar soluciones óptimas. Sin embargo, debido a la complejidad, las relaciones estocásticas, etc., no todos los problemas del mundo real se pueden representar adecuadamente en forma de modelo.
Simular, es reproducir artificialmente un fenómeno o las relaciones entrada-salida de un sistema. Se puede definir a la simulación como la técnica que imita el funcionamiento de un sistema del mundo real cuando evoluciona en el tiempo. Esto se hace por lo general al crear un modelo de simulación.
Shannon define la simulación como el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y realizar experimentos con él para entender el comportamiento del sistema o evaluar varias estrategias (dentro de los límites impuestos por un criterio o por un conjunto de criterios) para la operación del sistema.
Un modelo de simulación comúnmente toma la forma de un conjunto de hipótesis acerca del funcionamiento del sistema, expresado con relaciones matemáticas o lógicas entre los objetos de interés del sistema. el proceso de simulación incluye la ejecución del modelo a través del tiempo, en general en una computadora, para generar nuestras representativas de las mediciones del desempeño o funcionamiento.
CONCEPTOS BÁSICOS QUE SE EMPLEAN EN LA SIMULACIÓN

Simular, es reproducir artificialmente un fenómeno o las relaciones entrada-salida de un sistema. Esto ocurre siempre cuando la operación de un sistema o la experimentación en él son imposibles, costosas, peligrosas o poco prácticas, como en el entrenamiento de personal de operación, pilotos de aviones, etc
ALGUNOS USOS DE LA SIMULACIÓN
Las áreas de aplicación de la simulación son muy amplias, numerosas y diversas, basta mencionar sólo algunas de ellas: Análisis del impacto ambiental causado por diversas fuentes Análisis y diseño de sistemas de manufactura Análisis y diseño de sistemas de comunicaciones. Evaluación del diseño de organismos prestadores de servicios públicos (por ejemplo: hospitales, oficinas de correos, telégrafos, casas de cambio, etc.). Análisis de sistemas de transporte terrestre, marítimo o por aire. Análisis de grandes equipos de cómputo. Análisis de un departamento dentro de una fábrica. Adiestramiento de operadores (centrales carboeléctricas, termoeléctricas, nucleoeléctricas, aviones, etc.).Análisis de sistemas de acondicionamiento de aire. Planeación para la producción de bienes. Análisis financiero de sistemas económicos. Evaluación de sistemas tácticos o de defensa militar. La simulación se utiliza en la etapa de diseño para auxiliar en el logro o mejoramiento de un proceso o diseño o bien a un sistema ya existente para explorar algunas modificaciones.

1.2 CONCEPTOS BÁSICOS DE MODELACIÓN.

MODELACION: Es aquello que sirve para representar o describir otra cosa, es decir crea prototipos (primer diseño). El modelo puede tener una forma semejante o ser totalmente distinto del objeto real.
MODELO: Un modelo se puede definir como una representación simplificada de un sistema real, un proceso o una teoría, con el que se pretende aumentar su comprensión hacer predicciones y posiblemente ayudar a controlar el sistema

Existen tres formas de modelos:
* Icónico: versión a escala del objeto real y con sus propiedades relevantes más o menos representadas.
* Analógico: modelo con apariencia física distinta al original, pero con comportamiento representativo.
* Analítico: relaciones matemáticas o lógicas que representen leyes físicas que se cree gobiernan el comportamiento de la situación bajo investigación.
Su utilidad puede tener los siguientes matices:
1. Ayuda para aclarar el pensamiento acerca de un área de interés
2. Como una ilustración del concepto
3. Como una ayuda para definir estructura y lógica
4. Como un pre requisito al diseño
El discernimiento sobre una situación frecuentemente puede fortalecerse con el desarrollo de un modelo que muestra interacciones en la forma de relaciones causa-efecto. La dinámica de sistemas provee un lenguaje de modelación adecuado para ensamblar esta clase de modelo. Consiste en relacionar razones de flujo, niveles y estados. La actividad de diseñar está interesada en definir cómo lograr un determinado propósito. Sin embargo, previamente al diseño está la etapa de decidir qué se va a diseñar. La modelación conceptual es necesaria en esta etapa.

1.3 METODOLOGÍA DE LA SIMULACIÓN

La simulación como tal es un proceso y en general consta de las siguientes etapas.
Definición del sistema: Para tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis preliminar de éste, con el fin de determinar la interacción con otros sistemas, las restricciones del sistema, las variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio.

Formulación del modelo: Una vez definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, se define y construye el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de él, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa el modelo.

Colección de datos: Es importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.

Implementación del modelo en la computadora: Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje como el fortran, algol, lisp, etc., o se utiliza algún paquete como Vensim, Stella y iThink, GPSS, simula, simscript, Rockwell Arena etc., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseados.

Validación: A través de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas más comunes de validar un modelo son:
1. La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.
2. La exactitud con que se predicen datos históricos. 3. La exactitud en la predicción del futuro. 4. La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real. 5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación.

Experimentación: La experimentación con el modelo se realiza después que éste haya sido validado. La experimentación consiste en generar los datos deseados y en realizar un análisis de sensibilidad de los índices requeridos.

Interpretación: En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación ayudan a soportar decisiones del tipo semi-estructurado.

Documentación: Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a la documentación del tipo técnico y la segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado.

1.4 SISTEMA, MODELO Y CONTROL.

Un sistema puede definirse como una colección de objetos o entidades que interactúan entre sí para alcanzar un cierto objetivo.
Estado de un sistema: conjunto mínimo de variables necesarias para caracterizar o describir todos aquellos aspectos de interés del sistema en un cierto instante de tiempo.
Los sistemas se clasifican en:

Sistemas Continuos: Las variables del estado del sistema evolucionan de modo continuo a lo largo del tiempo.

Sistemas Discretos. Se caracterizan porque las propiedades de interés del sistema cambian únicamente en un cierto instante o secuencia de instantes, y permanecen constantes el resto del tiempo.

Sistemas orientados a eventos discretos. Al igual que los sistemas discretos, se caracterizan porque las propiedades de interés del sistema cambian únicamente en una secuencia de instantes de tiempo permaneciendo constantes el resto del tiempo.

Sistemas combinados. Aquellos que combinan subsistemas que siguen filosofías continuas o discretas, respectivamente.

Modelo: es el que estudia los hechos salientes del sistema o proyecto. Se hace una abstracción de la realidad, representándose el sistema y proyecto en un modelo.
Clasificación de modelos.

La descripción de las características de interés de un sistema se conoce como modelo del sistema, y el proceso de abstracción para obtener esta descripción se conoce como modelado. Existen muchos tipos de modelos (modelos físicos, modelos mentales, modelos simbólicos, etc.) para representar los sistemas en estudio.

Los Modelos Estáticos: suelen utilizarse para representar el sistema en un cierto instante de tiempo.

Los modelos simbólicos matemáticos mapean las relaciones existentes entre las propiedades físicas del sistema que se pretende modelar en las correspondientes estructuras matemáticas.

Los Modelos Continuos: se caracterizan por representar la evolución de las variables de interés de forma continua.

Los Modelos de Eventos Discretos: son modelos dinámicos, estocásticos y discretos en los que las variables de estado cambian de valor en instantes no periódicos del tiempo.

Los Modelos Estocásticos: requieren de una o más variables aleatorias para formalizar las dinámicas de interés.
Un modelo se denomina Determinista si su nuevo estado puede ser completamente definido a partir del estado previo y de sus entradas.

Un buen modelo debe:
-Representar adecuadamente aquellas características del sistema que son de nuestro interés.
-Ser una representación abstracta de la realidad lo suficientemente sencilla como para facilitar su mantenimiento, adaptación y reutilización

Control: Es el elemento de verificación de datos del sistema, mediante el cual, automáticamente vuelve a traer los datos necesarios relacionados con la rutina de procedimiento que se controla.

1.5 ESTRUCTURA Y ETAPA DE ESTUDIO DE LA SIMULACIÓN.

Para llevar a cabo un experimento de simulación se requiere realizar las siguientes etapas:

Definición Del Sistema: Para tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis preliminar del mismo, con el fin de determinar la iteración del sistema con otros sistemas.

Formulación Del Modelo: Una vez que están definidos con exactitud los resultados que se desean obtener del estudio el siguiente paso es definir y construir el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados.

Colección De Datos: Es posible que la facilidad de obtención de algunos datos o la dificultad de conseguir otros, pueda influenciar el desarrollo y formulación del modelo.

Implementaron Del Modelo En La Computadora: A k.o. se define cual es el lenguaje que se va a utilizar algunos de estos pueden ser de propósito general como: Visual basic, Java, Delphi o se pueden usar unos paquetes como: GBSS, SIMULA, PROMODEL.

Validación: A través de esta etapa es posible detallar definiciones en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo.

Experimentación: La experimentación con el modelo se realizara después de que este ha sido validado.

Interpretación: A que se interpretan los resultados que arroja la simulación y en base a esto se toma una decisión.

Documentación: existen dos tipos de documentación que son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación.

1.6 ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN.

Formulación del problema: Define el problema que se pretende estudiar. Incluye por escrito sus objetivos.

Diseño del modelo conceptual: Especificación del modelo a partir de las características de los elementos del sistema que se quiere estudiar y sus interacciones teniendo en cuenta los objetivos del problema.

Recogidas de datos: Identificar, recoger y analizar los datos necesarios para el estudio.

Construcción del modelo: Construcción del modelo de simulación partiendo del modelo conceptual y de los datos.

Verificación y validación: Comprobar que el modelo se comporta como es de esperar y que existe la correspondencia adecuada entre el sistema real y el modelo.

Análisis: Analizar los resultados de la simulación con la finalidad de detectar problemas y recomendar mejoras o soluciones.

Documentación: Proporcionar documentación sobre el trabajo efectuado.

Implementación: Poner en práctica las decisiones efectuadas con el apoyo del estudio de simulación.

1.7 GLOSARIO DE TERMINOS

Fortran:  (previamente FORTRAN del inglés Formula Translating System) es un lenguaje de programación alto nivel de propósito general, procedimental e imperativo, que está especialmente adaptado al cálculo numérico y a la computación científica.

 Algol: Se denomina ALGOL (o Algol) a un lenguaje de programación. La voz es un acrónimo de las palabras inglesas Algorithmic Language (lenguaje algorítmico).

 Lisp: El Lisp (o LISP) es una familia de lenguajes de programación de computadora de tipo funcional con una larga historia y una sintaxis completamente entre paréntesis.

Visual basic: es un lenguaje de programación orientado a eventos

Java: es un lenguaje de programación orientado a objetos, desarrollado por Sun Microsystems a principios de los años 90.

Delphi: es un entorno de desarrollo de software diseñado para la programación de propósito general con énfasis en la programación visual.

 Paquetes: Un paquete de software es una serie de programas que se distribuyen conjuntamente. Algunas de las razones suelen ser que el funcionamiento de cada uno complementa a o requiere de otros, además de que sus objetivos están relacionados como estrategia de mercadotecnia.

SIMULA: es un lenguaje de programación orientada a objetos (OOP). Fue el primero de los lenguajes orientado a objetos. Varios años después de su desarrollo, casi todos los lenguajes modernos comenzaron a utilizar sus principios de orientación a objetos.

PROMODEL: es un simulador con animación para computadoras personales. Permite simular cualquier tipo de sistemas de manufactura, logística, manejo de materiales,etc. Puedes simular bandas de transporte, grúas viajeras, ensamble, corte, talleres, logística, etc.

1.8 Conclusiones

Simulación de sistemas es una herramienta muy importante ya que te ayuda a predecir o a nos da un resultado aproximado de lo que es la realidad, teniendo en cuenta de que sistemas es el conjunto de herramientas, elementos que se relacionan unos con otros para lograr un fin específico, que tienen una entrada un proceso y una salida, y así la simulación de sistemas destaca un papel muy importante en la sociedad, y en la tecnología ya que puede prevenir desastres.
Es muy importante saber estructurar un modelo ya que esta cuenta con 6 características:
Componentes
Variables
Parámetros
Relaciones funcionales
Restricciones
Función objetivo
Ya que un modelo es una representación de un objeto, sistema o alguna idea, usualmente su propósito es ayudar a explicar, entender o mejorar algún sistema ya existente.

1.9 Bibliografia
Webgrafia:
http://www.wikipedia.com
http://www.slideshare.com
Libros:

1. Azaran M.R. y García Duna
Simulación y analisis de modelos estocasticos.
Editorial McGrawHill
2. Erwin Kreyszig
Introducción a la estadistica matemática, principios y métodos
Editorial Limusa.
ir arriva

Una respuesta a apuntes

  1. Pingback: bienvenidos! | simulacion de sistemas

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