Cap. 1 y 2: Libro Simulación en Arena

Mer som dette

ESTRATEGIAS QUE FAVORECEN LA INCLUSIÓN EDUCATIVA Y SOCIAL DEL LIMITADO FÍSICO Y DE RETARDO MENTAL

Ved TERESA LOZANOT

LOS GRAFICOS ESTADISTICOS

Ved ANGIE KATERINE KAMMERER MEZA (:-)

SISTEMA DE VIGILANCIA EPIDEMIOLOGICA-SVE

Ved Sergio David Otagri Carrillo

Herramientas Case

Ved Odette Olds

Mapa Mental Capítulo 1 y 2 del Libro Simulación en Arena

Lab. de Investigación Operativa II

Elaborado por Adrianna Zapata 1085599

Cap. 1 y 2: Libro Simulación en Arena

Piezas de un modelo de simulación

Eventos

Es algo que sucede en un instante de tiempo (simulado) que puede cambiar atributos, variables o acumuladores estadísticos. Ejemplo: llegada, salida y fin

Acumuladores estadísticos

Para obtener las mediciones de desempeño de resultados, se debe mantener la pista de algunas variables intermedias de acumuladores estadísticos conforme progrese la simulación

Colas

Cuando una entidad no puede seguir adelante, quizá porque necesita aprovechar una unidad de un recurso que está inmovilizada por otra entidad, se requiere un lugar para esperar, que es la cola

Recursos

Con frecuencia las entidades compiten entre ellas por el servicio de los recursos que representan cosasm como personal, equipo o espacio

Un recurso puede representar un grupo de varios servicios individuales, cada uno de los cuales se denomina una unidad

Variables

Es información que refleja alguna característica de sus sistema sin importar cuántos o qué tipos de entidades haya alrededor

Atributos

Es una característica común de todas las entidades pero con un valor específico que se puede diferir entre las entidades

Entidades

Es decir, los jugadores que se mueven alrededor, que cambian de estatus, afectan y son afectados por otras entidaes

Simulación orientada a eventos y procesos

Esto permite tener el control de cualquier cosa, tener completa flexibilidad respecto a los atributos, las variables y el flujo lógico

¿Cómo se hace una simulación?

Simuladores de alto nivel

Operan mediante interfases intuitivas del usuario, gráficas, menús y diálogos

Lenguajes de simulación

Programación en leguajes con un próposito general

Cuando aparecieron las computadoras, las personas comenzaron a escribir programas de computadora en lenguajes de procesamiento de propósito general para hacer simulaciones de sistemas más complicados

A mano

Se hacían experimentos como el de Louis Leclerc que describió un experimento para estimar el valor de pi.

Simulación por computadora

Entre sus desventajas es que muchos modelos de simulación involucran componentes de entrada aleatorios o estocásticos, ocasionando que sus salidas también sean aleatorias

Por lo que se debe pensar con cuidado acerca del diseño y análisis de los experimentos de simulación para tomar en cuenta esta incertidumbre en los resultados

Entre sus ventajas está que tienen una capacidad para tratar modelos muy complicados de los sistrmas complicados correspondientes, el mejoramiento obvio en la proporción desempeño/precio del hardware y flexibilidad y Factibilidad en el Uso

Se refiere a los métodos para estudiar una gran variedad de modelos de sistemas del mundo real mediante la evaluación númerica al usar un software diseñado para imitar las operaciones o características del sistema

Mientras que la simulación quiza no sea la única herramienta a usar para estudiar el modelo, con frecuencua es el método elegido

Módelos lógicos o matemáticos

Este tipo de modelo es sólo un conjunto de aproximaciones y suposiciones estructurales y cuantitativas, acerca de la forma en que funciona o funcionará el sistema

Por lo general, se representa en un programa por computadora que se ejecuta para plantear preguntas acerca del comportamiento del modelo

Subtopic

Modelación

La simulación por computadora trata con modelos de sistemas

Las personas a menudo estudian un sistema para medir su desempeño mejorar su operación, o diseñarlo si es que no existe

Un sistema es una instalación o un proceso real o planeado

Una red de computadoras con servidores, clientes, unidades de disco, unidades de cinta...

Puede ser un aeropuerto con los aviones, equipo de seguridad, recepción, puertas de embarque...

Peude ser un banco junto con los clientes que acuden a este, con sus materiales y espacios correspondientes

Puedes ser una planta de manufactura (incluyendo el personal, maquinaria, materiales, herramientas...)

Teoría de Colas

El origen de la Teoría de Colas está en el esfuerzo de Agner Kraup Erlang (Dinamarca, 1878 - 1929) en 1909 para analizar la congestión de tráfico telefónico con el objetivo de cumplir la demanda incierta de servicios en el sistema telefónico de Copenhague. Sus investigaciones acabaron en una nueva teoría denominada teoría de colas o de líneas de espera.

Esta teoría es ahora una herramienta de valor en negocios debido a que un gran número de problemas pueden caracterizarse, como problemas de congestión llegada-salida.

Una cola es una línea de espera y la teoría de colas es una colección de modelos matemáticos que describen sistemas de línea de espera particulares o sistemas de colas.

Es el estudio matemático del comportamiento de líneas de espera. Esta se presenta, cuando los “clientes” llegan a un “lugar” demandando un servicio a un “servidor”, el cual tiene una cierta capacidad de atención. Si el servidor no está disponible inmediatamente y el cliente decide esperar, entonces se forma la línea de espera.

Conceptos principales de simulación

Metas del estudio

Proporción del tiempo en que la máquina esta ocupada durante la simulación

El tiempo total promedio y máximo en el sistema

El número máximo de partes que estuvieron esperando en la cola

El promedio del tiempo que las partes esperan en la cola

El tiempo de eséra más en una cola

Tiempo promedio de espera en la cola

Producción total

El sistema

Tipos de simulaciones

Determinista contra estocástico

Los modelos estocásticos operan con al menos algunas entradas aleatorias como un banco con clientes que llegan de forma aleatoria y que requieren tiempo de servicio variados

Los modelos que no tienen entradas aleatorias son deterministas, ejemplo la operación estrcita de una genda de citas con tiempos de servicio fijos

Continuo contra discreto

En un modelo discreto el cambio puede ocurrir sólo en puntos separados en el tiempo

En un modelo continuo el estado del sistema puede cambiar continuamente en el tiempo

Estático contra dinámico

El tiempo no desempeña un papel natural en los modelos estáticos pero sí en los dinámicos

La mayoría de los modelos operativos son dinámicos

Módelos Físicos

Son réplicas físicas o un modelo a escala del sistema, a veces llamado modelo icónico

Los simuladores físicos de vuelo que se usan extensivamente para entrenar pilotos. También, hay programas de computadora para simulación de vuelos.

La simulación para jugar con el sistema

Hacer el estudio físico del mismos sistema, en muchos casos, es simplemente costoso, díficil o casi imposible de hacer

Por eso se deben constuir modelos con cuidado y con el suficiente detalle, de tal manera que lo que se aprenda del modelo nunca sea diferente de lo que se hubiera aprendido del sistema real.

Es posible experimentar con el sistema físico actual

Este enfoque tiene sus ventajas, ya que si se puede experimentar de manera directa con el sistema y saber de nada más con respecto a él cambiará significativamente

Simulación

Se refiere a un gran conjunto de métodos y aplicaciones que buscan imitar el comportamiento de sistemas reales, generalmente en una computadora con un software apropiado