modelos y simulacion

sistema

cualquier objeto cuyas propiedades se desean estudiar, es una fuente potencial de datos

un experimeto es un proceso de extraer datos de un sistema sobre el cual se ha ejercido una accion externa

modelo

es una representacion de un sistema desarrollada para un proposito especifico.

modelos mentales: comprender y predecir el comportamiento de los sistemas

modelo verbal: el comportamiento del sistema es descrito mediante palabras

modelos fisicos: trata de imitar al sistema real para comprobar las propiedades fisicas del modelo

modelo matematico: las relaciones entre las magnitudesd e interes del sistema son descritas mediante relaciones matematicas

modelo de simulacion: se usa para la toma de decisiones y sirve para probar planes propuestos antes de llevarlos a cabo

ayuda al pensamiento, para la experimentacion y para la comunicacion

es una herramienta de prediccion

Deterministico

estocastico

sus variables de entrada son deterministas, es decir, el valor de cada una de ellas se conoce en cada instante

estatico

alguna de sus variables de entrada es aleatoria

el tiempo no juega ningun papel

dinamico

interviene el tiempo

eventos discretos

tiempo continuo

tiempo discreto

Construir el modelo

Ensayar diversas alternativas con el fin de elegir y adoptar la mejor en el sistema real, procurando que sea la óptima o que por lo menos sea lo suficientemente aproximada.

. Etapa para definir el objetivo:

. Recopilación de datos:

Desarrollo del modelo:

. Análisis de resultados:

​​​​​Problema.

Alguna amenaza, incremento de costos, información desconocida, riesgos o contradicciones. Se plantea como un conjunto de síntomas, aún no se conoce las causas.

Objetivo.

Resolver el problema o cómo resolver el problema. El objetivo no es conocer las causas del problema. Se orienta a la solución del problema.

Meta

Conjunto de actividades para lograr el objetivo planteado. Por lo general se puede medir

Formulación y definición del sistema

Se inicia en la administración de la empresa. Quién sabe que tiene un problema, pero no sabe definirlo.

1. La formulación del problema no se hace una sola vez, se hace a través de todo el proyecto.

2. Se define los objetivos del estudio (objetivos y metas).

3. Se define el sistema a estudiar.

4. Se define los límites del sistemas , sus alcances y limitaciones (restricciones de la abstracción).

5. Se especifica el diagrama de flujo lógico.

Recolección de datos

• Se recopila datos de la realidad con la finalidad de estimar las variables y parámetros de entrada.

• Se debe decidir:

– Cómo recopilar la información

– Qué datos se necesita y si son importantes.

• En caso de tener variables aleatorias:

– Identificar la distribución de frecuencias.

– Verificar si la distribución no cambia en el tiempo.

– Validar la sensibilidad del modelo ante diferentes distribuciones de probabilidad

Formulación del modelo

• Es la reducción o abstracción del sistema real a un diagrama de flujo lógico, donde se identifican los elementos, las variables y los eventos importantes para cumplir el objetivo del estudio.

• Se define el nivel de detalle del estudio (o nivel de simplificación).

Un modelo detallado puede implicar mucho tiempo en su implementación.

Un modelo simplificado no le va ha permitir lograr el objetivo planteado.

Estructura del Sistema

Gráfico del Sistema.

• Elementos del Sistema.

– Entidades.

– Atributos.

– Actividades.

• Análisis del Sistema

– Eventos.

– Eventos Principales

– DRE

Variables

– Tiempo.

– Contadores

– Estado del Sistema

• Diagrama de Flujo

– Programa Principal

– Eventos Principales

• Variables Aleatorias

– Distribución Frecuencia

Validación

Prueba la concordancia entre el desempeño del modelo y el desempeño del sistema real.

• Examina el ajuste del modelo a cierta dato empírica.

Un bueno modelo es aquel que se ajusta mejor a los datos y por lo tanto se puede usar para predecir la realidad.

• Todos los modelos de simulación corresponden a hipótesis sujeta a validación.

Es el proceso de llevar a un nivel de confianza del usuario referente a cualquier inferencia acerca de un sistema es correcta.

• Pero no se puede probar si un simulador es correcto o “verdadero”.

Lo que importa es la utilidad operativa del modelo y no la verdad de su estructura.

No existe la “prueba” de validación de un modelo.

• Se hacen pruebas a lo largo de su desarrollo:

– Validar la sensibilidad del modelo.

– Prueba de las suposiciones.

– Prueba de transformaciones E-S

Verificación

• Para asegurar que el modelo se comporta de la manera que el experimentador desea.

• Se verificar si el modelo está correctamente construido.

• Se verifica si el modelo se ha construido de acuerdo a las especificaciones.

• Se realiza por inspección a lo largo del proyecto.

4. Validación y verificación del modelo:

Interpretación

• En esta etapa se realiza la interpretación de los resultados que arroja la simulación y basándose en esto se toma una decisión.

• Se determina si el modelo de simulación es útil para resolver el problema planteado al inicio de la investigación.