Areas de Aplicacion de La Simulacion

Áreas de Aplicación Sistemas de Computadoras. Evaluar hardware o requisitos de software. • Telecomunicaciones. Diseñar sistemas de comunicación o protocolos para mensajería, etc. • Transporte y Energía. Diseñar facilidades como autopistas, metros, puertos, etc. • Aplicaciones Militares y Navales. Evaluación de nuevas armas o tácticas. • Economía. Análisis de sistemas económicos o financieros. • Fabricación. Diseñar y analizar políticas de planificación, inventarios, etc. • Personal en empresas de servicios – Bancos, Comida Rápida, Correo, ... • Distribución y Logística • Salud — Salas de urgencias y de operaciones – Planes de Emergencia (terremotos, inundaciones) – Distribución de Servicios (juzgados, hospitales)

Campos de aplicación de la simulación Motivos para la utilización de la simulación La simulación permite el estudio y la experimentación de las interacciones internas dentro de un sistema complejo. Se pueden observar y estudiar cambios producidos en el sistema. Estos cambios pueden ser del entorno, organizativos o de información. El conocimiento adquirido en el diseño del modelo que se va a simular permite sugerir mejoras en el sistema que se está investigando. El conocimiento adquirido en el diseño del modelo que se va a simular permite sugerir mejoras en el sistema que se está investigando. Cambiando las entradas al modelo durante la simulación se puede ver cómo va evolucionando su respuesta, así como estudiar qué variables son más importantes y cómo interactúan. Cambiando las entradas al modelo durante la simulación se puede ver cómo va evolucionando su respuesta, así como estudiar qué variables son más

importantes y cómo interactúan. La simulación permite comprobar soluciones obtenidas por procedimientos analíticos. Se puede experimentar con nuevos diseños y políticas de uso antes de la implementación en la realidad y, así, preparar para lo que pueda pasar. Campos de aplicación Sistemas de computación: redes de ordenadores, componentes, programación, bases de datos, fiabilidad Fabricación: manejo de materiales, líneas de montaje, equipos de almacenamiento, control de inventario, mantenimiento, distribución en planta, diseño de máquinas Negocios: análisis de existencias, política de precios, estrategias de marketing, estudios de adquisición, análisis de flujo de caja, predicción, alternativas del transporte, planificación de mano de obra Gobierno: armamento y su uso, tácticas militares, predicción de la población, uso del suelo, prevención de incendios, servicios de policía, justicia criminal, diseño de vías de comunicación, servicios sanitarios Ecología y medio ambiente: contaminación y purificación del agua, control de residuos, contaminación del aire, control de plagas, predicción del tiempo, análisis de seísmos y tormentas, exploración y explotación de minerales, sistemas de energía solar, explotación de cultivos Sociedad y comportamiento: estudios de alimentación de la población, políticas educativas, estructuras organizativas, análisis de sistemas sociales, sistemas de asistencia social, administración universitaria Biociencias: rendimiento en el deporte, control de epidemias, ciclos de vida biológicos, estudios biomédicos

Ventajas de la simulación • Beneficio general de la simulación – Laboratorio de aprendizaje-fácil de modificar. Se puede experimentar con nuevos diseños sin que tengan que construirse. • Algunos beneficios específicos – Mejorar el funcionamiento de sistemas reales complejos

– Disminuir inversiones y gastos de operación – Reducir el tiempo de desarrollo de un sistema – Asegurar que el sistema se comportará como se desea – Conocer oportunamente hechos relevantes y efectuar cambios en el momento oportuno – A veces es lo único que se puede hacer para estudiar un sistema real (no existe; se destruye; muy caro) Un modelo de simulación puede ser más amplio y robusto con respecto a los cambios en las características de los parámetros de entrada que un modelo analítico que solo es válido bajo un conjunto de suposiciones.

Flexibilidad para modelar las cosas tal como son (no importa si son difíciles de explicar y complicadas), Comprender porqué Explorar posibilidades Diagnosticar problemas

• Permite modelar la incertidumbre La única cosa segura es que nada es seguro – Peligro de ignorar la variabilidad y la incertidumbre – Validez del modelo Desventajas de la simulación Puede ser costosa y consumir mucho tiempo inicialmente. Construir modelos precisa un entrenamiento especial. • Algunas veces soluciones mejores y más fáciles son pasadas por alto. • Los resultados pueden ser difíciles de interpretar • Por lo general son ignorados los factores humanos y tecnológicos. • Peligro de poner demasiada confianza en los resultados de la simulación. • Es difícil verificar si los resultados son válidos. (Proceso de validación como tema de estudio) 3.2 VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN Ya que la simulación es en muchas ocasiones una herramienta apropiada de análisis, es

preciso considerar las ventajas y desventajas de su utilización. Ventajas

1. Una vez construido, el modelo puede ser modificado de manera rápida con el fin de analizar diferentes políticas o escenarios. 2. Generalmente es más barato mejorar el sistema vía simulación, quí hacerlo directamente en el sistema real. 3. Es mucho más sencillo comprender y visualizar los métodos de simulación que los métodos puramente analíticos. 4. Los métodos analíticos se desarrollan casi siempre, para sistemas relativamente sencillos donde suele hacerse un gran número de suposiciones o simplificaciones, mientras que con los modelos de simulación es posible analizar sistemas de mayor complejidad o con mayor detalle. 5. En algunos casos, la simulación es el único medio para lograr una solución. Desventajas

1. Los modelos de simulación en una computadora son costosos y requieren mucho tiempo para desarrollarse y validarse. 2. Se requiere gran cantidad de corridas computacionales para encontrar "soluciones óptimas", lo cual repercute en altos costos. 3. Es difícil aceptar los modelos de simulación. 4. Los modelos de simulación no dan soluciones óptimas. 5. La solución de un modelo de simulación puede dar al analista un falso sentido de seguridad.

Etapas en un estudio de simulación 1.- Formulación del problema. 2.- Planteamiento de los objetivos y plan global del proyecto. 3.- Conceptualización del modelo 4.- Recogida de datos 5.- Traducción del modelo 6.- Verificación del modelo. 7.- Validación del modelo. 8.- Diseño experimental. 9.- Ejecuciones y análisis de los resultados. 10.- ¿Ejecuciones suplementarias? 11.- Documentación e informes. 12.- Implementación. 1. Formulación del problema: Este es el primer paso, en el que se debe definir con precisión el problema que se desea resolver mediante simulación, sin ningún tipo de ambigüedad y definiendo claramente los objetivos de la simulación. 2. Definición del sistema: La definición de un sistema implica clasificarlo (estático o dinámico, lineal o no lineal, discreto o continuo, estable o inestable, etc), identificar las entidades, atributos y actividades del sistema y establecer sus fronteras. 3. Formulación del modelo: Una vez definido el sistema implicado en la simulación es imprescindible formular una representación simplificada del mismo con la que trabajaremos en el resto de etapas del proyecto. 4. Preparación de datos: Es necesario recoger datos sobre el sistema real para preparar de manera adecuada las entradas de la simulación. Por lo tanto existe un etapa, que suele ser costosa en tiempo y recursos, que consiste simplemente en recoger las entradas del sistema real durante un intervalo significativo de tiempo. Cuando ya se tiene una cantidad suficiente de datos, se debe

identificar la distribución de probabilidad de las entradas que se han observado para utilizarla posteriormente en la generación de entradas simuladas. 5. Traducción del modelo: El modelo matemático del sistema no puede utilizarse directamente. Es necesario traducirlo con ayuda de algún tipo de software a un lenguaje comprensible por el ordenador. En este proceso de traducción es muy importante manejar una versión del modelo que consuma la menor cantidad de recursos que sea posible (procesador, memoria, almacenamiento, …).

6. Etapas de un proyecto de simulación ( y II) 7. 6. Verificación del programa: La primera comprobación que debe realizarse tras la traducción del modelo es la verificación del programa de simulación. Es decir, debemos asegurarnos de que el software programado representa realmente el modelo formulado para el sistema que se desea simular. 7. Validación del modelo: Tras la comprobación del software de simulación ya se puede comprobar si el modelo representa con un nivel de confianza suficiente el sistema que se desea simular. La validación suele ser un proceso iterativo en el que se compara el comportamiento del sistema real con el del modelo para ir refinando este último hasta llegar a la precisión necesaria en sus respuestas. 8. Planificación estratégica: Se encarga del diseño los experimentos que se van a ejecutar para simular el sistema. Hay que escoger una fuente de aleatoriedad de las entradas y una plataforma para la realización de los experimentos. También se determina el tamaño muestral del proceso de simulación, es decir, el número de experimentos que se realizan (este tamaño influirá en la precisión de las conclusiones que se extraerán de la simulación). 9. Planificación táctica: Determinación de las condiciones en las que se ha de realizar cada versión del experimento (condiciones iniciales, entradas, entorno,….). Se escogen los factores que más afectan al comportamiento del sistema o a los aspectos de rendimiento que más nos interesen. 10. Experimentación: Ejecución de los experimentos planificados. 11. Interpretación de los resultados. 12. Documentación: Un proyecto de simulación no podrá darse por terminado hasta que no se hayan documentado, como mínimo el modelo y su traducción in

8.

ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN.

9. Formulación del problema: Define el problema que se pretende estudiar. Incluye por escrito sus objetivos.

10. Diseño del modelo conceptual: Especificación del modelo a partir de las características de los elementos del sistema que se quiere estudiar y sus interacciones teniendo en cuenta los objetivos del problema.

11. Recogidas de datos: Identificar, recoger y analizar los datos necesarios para el estudio.

12. Construcción del modelo: Construcción del modelo de simulación partiendo del modelo conceptual y de los datos.

13. Verificación y validación: Comprobar que el modelo se comporta como es de esperar y que existe la correspondencia adecuada entre el sistema real y el modelo.

14. Análisis: Analizar los resultados de la simulación con la finalidad de detectar problemas y recomendar mejoras o soluciones.

15. Documentación: Proporcionar documentación sobre el trabajo efectuado.

16. Implementación: Poner en práctica las decisiones efectuadas con el apoyo del estudio de simulación.