MODELACIÓN

MODELACIÓN

1. Es la representación ideal de un sistema y la forma en que este opera, en los cuales se destacan características relevantes del objeto en estudio, cuyo objetivo es analizar o predecir el comportamiento futuro

   • TIPOS DE MODELOS
     • • Modelos físicos
       • Pretenden ser una réplica física del sistema estudiado.
     • • Modelos esquemáticos
       • Los planos de diseño de un automóvil.
     • • Modelos simbólicos
       • Los que tienen lenguaje matemático o informático.
     • • Modelo teórico
       • Modelo principal de toda una investigación científica
     • • Modelo conceptual
       • Por medio de un cuestionario en forma de una simulación con una escala de actitud.
     • • Modelo Sistémico
       • Se construye utilizando como metodología la Dinámica de sistemas donde se analiza y modela
   • CLASIFICACION
     • Estáticos
       • para representar un sistema en donde el tiempo no es importante, por ejemplo, simulación Montecarlo
     • Dinámicos
       • Representan sistemas en los que las variables son funciones del tiempo
     • Determinísticos
       • No consideran la variación estocástica, comportándose de manera probabilística, los datos de entrada y las relaciones existentes en el sistema son especificados.
     • Estocásticos
       • La modelación se realiza considerando que al menos una de las variables que definen el comportamiento del sistema se muestra aleatoria
   • HERRAMIENTAS
     • • FRAME UML
     • • STARUML
     • • TINYUML
     • • GLIFFY
     • • MAGICDRAW
     • • ASPENPLUS
     • • CHEMCAD
     • • FICO XPRESS 7
     • • ARENA
     • ETAPAS
       • Identificación del problema o proceso a resolver, junto con los objetivos, que deben ser claros y concisos, con miras a obtener un resultado
       • Conocimiento de los aspectos cognitivos que rigen el problema, por medio de leyes, teorías y conceptos inmersos en la situación objeto de trabajo
       • Formulación de la situación-problema en términos matemáticos mediante ecuaciones y/o relaciones matemáticas, identificando para ello las variables, parámetros y los supuestos a que haya lugar.
       • Solución del problema y/o proceso matemático obtenido. Para ello se hará uso de herramientas tales como tablas, gráficas, ecuaciones diferenciales, estadística, investigación de operaciones
       • Comparación del modelo con la situación real. En función de esto, es necesario analizar los resultados obtenidos, verificando si las respuestas alcanzadas son correctas, adecuadas o no
       • Análisis de las restricciones al modelo. Es importante tener en cuenta las suposiciones hechas, así como el marco donde se va a limitar el dominio de la solución obtenida

2. BY: ANA FERNANDA CARABALI GONZALEZ MODELOS Y SIMULACION GRUPO# 36