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RECIBAN UN CORDIAL SALUDO TODAS LAS PERSONAS INTERESADAS EN CONOCER MI BLOG, ESTE ES UN ESPACIO DE APRENDIZAJE EN EL CUAL TODOS USTEDES APRENDERÁN Y ESTUDIARAN UN TEMA DE GRAN INTERÉS COMO ES LA SIMULACIÓN.

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE SIMULACIÓN




La simulacion es recrear un sistema o imitar una realidad que se parezca tanto a ella sin necesidad de serla con el fin de estimar cual seria su desempeño real, ésta implica engaño, trampa y en la naturaleza un caso de engaño se ve en el camaleón puesto que es un animal que se caracteriza por adoptar diferentes colores.

Para poder imitar es necesario identificar el sistema, las variables y el modelo a utilizar:

·         El sistema se entiende como una colección de entidades relacionadas, cada una de las cuales se caracteriza por atributos o características que pueden estar relacionados entre sí. Esta se encarga de identificar las variables y  el impacto de lo que se desea alcanzar.

·         Variables son fenómenos de la naturaleza que puede tomar valores, además permite conocer como funciona el sistema a partir de la identificación de las más relevantes y relación entre ellas.

·         Modelo es la simplificación de un sistema real la cual debe tener validez universal.

Además es necesario tener claro los siguientes conceptos:

·         Número aleatorio: conjunto de elementos en donde la elección de cada número tiene la misma probabilidad de ocurrencia y de esta se deriva el concepto de al azar.

·         Al azar: es consecuencia de que los números sean equiprobablemente aleatoria.

·         Espacio muestral: es donde cada evento tiene la misma posibilidad o probabilidad de ocurrencia bajo una distribución uniforme.

·         Número pseudo-aleatorio: son aquellos que están entre el espacio comprendido de 0 y 1 en el cual no se incluye los extremos.


Características principales de la simulación

Para comenzar la simulación no es un tipo de  modelo estrictamente; los modelos en general representan la realidad, mientras que la simulación la imita. Esto significa que se hacen menos simplificaciones de la realidad en los modelos de simulación que en otros modelos.

La simulación es una técnica para llevar a cabo experimentos, es decir, implica la prueba de valores específicos de las variables de decisión en el modelo y la observación del impacto en las variables de salida.

La simulación es una herramienta descriptiva y no normativa; no hay una búsqueda de la solución óptima. En cambio, una simulación describe y/o predice las características de un sistema dado bajo circunstancias diferentes. Una vez que estas características se conocen, puede seleccionarse la mejor política de entre las diversas que existan. El proceso de simulación consiste, a menudo, en la recepción de un experimento, varias veces hasta obtener una estimación de efecto global de determinadas acciones.

Finalmente, la simulación se requiere sólo cuando los problemas que se investigan son muy complejos para tratarlos mediante modelos analíticos o por técnicas numéricas de optimización, ademas es una de las técnicas más usadas de investigación de operaciones por ser una herramienta flexible, poderosa e intuitiva; tiene dos grandes categorías como son los eventos discretos  en el cual los cambios en el estado del sistema ocurren de manera instantánea en puntos aleatorios del tiempo como resultado de dicho evento y los eventos continuos en el cual los cambios en el estado del sistema ocurren continuamente en el tiempo.


Tipos de simulación

Hay varios tipos de simulación entre los cuales se destacan los siguientes:

a)    Simulación probabilística: en este tipo de simulación una o mas variables independientes son probabilísticos, es decir, siguen una determinada distribución de probabilidad. Se distinguen dos sub-categorías:

·      Las distribuciones discretas: implican una situación con un número limitado de sucesos (o variables) discretos.
·      Las distribuciones continuas: se refieren a situaciones con un limitado número de sucesos posibles los cuales siguen una función de densidad como podría ser la distribución normal.

b)    Simulación dependiente e independiente del tiempo: la independiente del tiempo se refiere a la situación en la cual nos es importante conocer con exactitud cuando sucede el suceso. Por ejemplo, puede conocerse que la demanda es de 3 unidades por día pero no poner atención en que parte del día se produce la demanda. Por otro lado, en problemas de líneas de espera, es importante conocer el instante preciso de llegada (para conocer si el cliente debe esperar o no). En este caso se tiene una situación dependiente del tiempo.

c)    Programación Heurística e inteligencia artificial: estos tipos de simulación se utilizan para los problemas de gestión más complejos.

d)    Juegos de empresa: es la simulación de toma de decisiones competitivas, que también implica simulación probabilística.

e)    Simulación de sistemas: se utiliza para llevar a cabo simulaciones complejas de corporaciones o economías nacionales.

BIBLIOGRAFÍA
·         HILLIER Frederick S, LIEBERMAN Gerald J. Investigación de operaciones. Séptima edición. Editorial McGRAW-Hil
·       Vicens Eduardo, Órtiz Ángel, Guarch Juan José. Métodos cuantitativos volumen I. ed. Univ. Politéc. Valencia, 1997.
·         Apuntes de la clase electiva: simulación 7/02/2011.

1 comentario:

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