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por Rosa Ramírez 2 anos atrás

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Investigación operativa 2 (capítulo 1 y 2)

El texto aborda varios aspectos de la simulación y la teoría de colas, centrándose en diferentes tipos y métodos de simulación, como la estática, dinámica, continua, discreta, determinista y estocástica.

Investigación operativa 2 (capítulo 1 y 2)

Investigación operativa 2 (capítulo 1 y 2)

Notación Kendall

La notación de Kendall sirve para caracterizar un sistema de líneas de espera en el cual todas las llegadas esperan en una sola cola hasta que esta libere uno de los servidores paralelos idénticos.

Simulación en Arena

Etapas
9. Presentación de resultados
8. Documentación
7. Experimentos y análisis de los resultados
6. Diseño de experimentos
5. Verificación y validación
4. Codificación
3. Análisis y recogida de datos
2. Formulación del modelo
1. Formulación del problema
Función
Permite la toma de decisión mediante el diseño de sistemas antes de que el mismo sea construido (por concepto de opciones costosas, riesgosas o imposibles). Es también la prueba de políticas de operación antes de ser implantadas.

Simulación

Métodos
Por computadora, a mano, programación en lenguajes con un propósito general y simuladores de alto nivel.
Tipos
Puede ser estático, dinámico, continuo, discreto, determinista y estocástico.
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.

Teoría de Colas

Elementos
Fuente de entrada, cliente, capacidad de la cola, disciplina de la cola, FIFO LIFO RSS, mecanismo de servicio y la cola.
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.

Modelos 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.

Simulación de Montecarlo

Beneficios
Nos permite formular condiciones extremas con riesgos nulos.
Proporciona resolver problemas que no tienen solución analítica.
Estudia la interacción entre las diferentes variables de un problema.
Método directo y flexible.
Desventajas
Gran número de variables.
No genera soluciones óptimas globales.
Definición
Es un método numérico que permite resolver problemas físicos y matemáticos mediante la simulación de variables aleatorias.