Funciones de Stella 9.0.2

UNIVERSIDAD CÉSAR VALLEJO DE TRUJILLO FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS

FUNCIONES DEL STELLA 9.2 CURSO: DINÁMICA DE SISTEMAS DOCENTE: Dr. SANTIAGO CONTRERAS ARANDA CICLO – SECCIÓN: V – A. GRUPO: GRUPO Nº 01. INTEGRANTES: CONTRERAS ULLOA, SHIRLEY ASUNCIÓN. DUQUE ESCOBAR, DAVID. GONZÁLEZ TORRES, CRISTHIAN. LOYOLA DÍAZ, JHON ALEXANDER. QUIROZ REVOREDO, JOHANNA VALENCIA VARAS, KAREN ALEXIS. VILLEGAS SÁNCHEZ, EMILI PAMELA.

TRUJILLO – PERÚ

2009

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ÍNDICE GENERAL ÍNDICE DE CONTENIDOS ÍNDICE GENERAL......................................................................................II ÍNDICE DE CONTENIDOS.............................................................................II CAPÍTULO I – FUNCIONES DEL STELLA...........................................................1 3.1. 3.2. 3.3.

FUNCIÓN PULSO..................................................................................2 FUNCIÓN RAMP...................................................................................2 FUNCIÓN STEP....................................................................................3

CAPÍTULO II – FUNCIONES MATEMÁTICAS......................................................4 2.1. 2.2. 2.3. 2.4. 2.5. 2.6. 2.7. 2.8. 2.9. 2.10. 2.11. 2.12. 2.13. 2.14. 2.15. 2.16.

DEFINICIÓN........................................................................................5 ABS.................................................................................................... 5 DERIVN..............................................................................................5 EXP.................................................................................................... 5 INT..................................................................................................... 6 LOG10................................................................................................. 6 LOG.................................................................................................... 6 MAX................................................................................................... 6 MEAN................................................................................................. 6 MIN.................................................................................................... 6 MOD................................................................................................... 7 PCT.................................................................................................... 7 PI....................................................................................................... 7 ROUND............................................................................................... 7 SQRT.................................................................................................. 7 SUM................................................................................................... 8

CAPÍTULO III – FUNCIONES TRIGONOMÉTRICAS..............................................9 3.1. 3.2. 3.3. 3.4. 3.5. 3.6.

ARCTAN............................................................................................ 10 COS ()............................................................................10 COSWAVE......................................................................................... 10 SIN ().............................................................................11 SINWARE (AMPLITUD,PERIODO)..................................................11 TAN ()............................................................................11

CAPÍTULO IV – FUNCIONES LÓGICAS...........................................................13 4.1.

FUNCION IF Y ELSE............................................................................14

CAPÍTULO V – FUNCIONES ESTADÍSTICAS.....................................................15 5.1. 5.2.

EXPRND............................................................................................ 16 MONTECARLO..................................................................................16 3

5.3. 5.4. 5.5.

NORMAL........................................................................................... 16 POISSON........................................................................................... 16 RAMDOM.......................................................................................... 17

CAPÍTULO VI – FUNCIONES FINANCIERAS.....................................................18 6.1.

NPV.................................................................................................. 19

CAPÍTULO VII – FUNCIONES ESPECIALES......................................................20 7.1. 7.2. 7.3. 7.4.

CGROWTH ().............................................................21 DT.................................................................................................... 21 ENDVAL (< INPUT >, [< INICIAL >]).......................................................21 FORCST(< INPUT >, < EL TIEMPO >,,[]).........22

CAPÍTULO VIII – EJERCICIO.......................................................................23 8.1.

EJERCICIO......................................................................................... 24

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CAPÍTULO I – FUNCIONES DEL STELLA

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3.1. FUNCIÓN PULSO La función de pulse genera una entrada de impulso de un tamaño especificado. Ejemplo: Indica la estructura, las ecuaciones, y el dibujo de comportamiento para un flujo de impulso simple que se acumula en una acción. Estructura y comportamiento de la función de pulse

3.2. FUNCIÓN RAMP La función ramp genera una contribución en línea recta creciente o disminuyendo con el tiempo con una (pendiente) de pista especificada. Ejemplo: Ramp_Input = ramp (110) Entrada de ramp con la inclinación de 1, comenzando en Tiempo 10

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3.3. FUNCIÓN STEP La función de step genera un el cambio de paso de tiempo de altura especificada (la altura), que ocurre a una vez especificada (el tiempo). La altura y el tiempo pueden ser variables o constantes. Ejemplo: La Entrada de paso con la altura de paso de 5, ocurriendo en Time 10

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CAPÍTULO II – FUNCIONES MATEMÁTICAS

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2.1. DEFINICIÓN Las funciones matemáticas efectúan las operaciones matemáticas sobre sus expresiones de entrada, generando un resultado. Las funciones matemáticas hacen una gran variedad de operaciones

2.2. ABS La función de ABS devuelve el valor total de la exponencial. La exponencial puede ser variable. Ejemplo: ABS (-1) iguales 1

2.3. DERIVN La función de DERIVN calcula el tiempo de orden carente de originalidad de la contribución. La Entrada puede ser variable o continua. La orden debe ser un entero negativo. El software usa una técnica de diferencia finito recursivo de calcular derivados de tiempo. La ecuación básica usada en el cálculo lo es: = (xt - x (t - dt)) / dt de dx / dt Donde t es el tiempo de simulación actual, y dt es DT, el intervalo de solución de simulación. Porque la función de DERIVN usa valores previos de input del que para sus cálculos, la función devolverá un valor inicial 0. Ejemplos: DERIVN (10) es igual a 1 DERIVN (11) es igual a 0

2.4. EXP La base del logaritmo natural. E es igual 2.7182818. EXP es el inverso de la función de LOGN (el logaritmo natural). Ejemplos: EXP (1) iguales 2.7182818 EXP (LOGN (3)) ser igual a 3

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2.5. INT La función de INT da el entero más grande inferior o igual a la exponencial. La exponencial puede ser variable o continua. Ejemplos: INT (8.9) iguales 8 INT (-8.9) los iguales – 9

2.6. LOG10 La función de LOG10 da 10 logaritmos de la exponencial a la base. La exponencial puede ser variable. Ejemplos: LOG10 (10) iguales 1

2.7. LOG La función de LOGN calcula el logaritmo natural de la exponencial. La exponencial puede ser variable. Ejemplos: LOGN (2.7182818) iguales 1 LOGN (EXP (3)) ser igual a 3

2.8. MAX La función de MAX da el valor máximo entre las expresiones contenidas dentro de los paréntesis. Ejemplo: Comprar = que Max (0,34) devuelve que el más grande valor entre las compras deseadas y 0. En este ejemplo, la función de MAX impedirá las compras de adquirir valores negativos.

2.9. MEAN La función de media devuelve la media aritmética de las expresiones contenidas dentro de los paréntesis Ejemplos: Mean (1,1,1,1,1,11) iguales

2.10.

MIN

La Función da el valor mínimo entre las expresiones contenidas dentro de los paréntesis. Ejemplo: El gasto = min (Desired_Spending, Allowable_Spending) produce el valor más pequeño entre el gasto deseado y el gasto permisible. FUNCIONES DEL STELLA

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2.11.

MOD

La función de unidad magnetoóptica computa el resto (mod) cuando la exponencial es dividida por los mod. Ejemplos: Excess_Components = mod (componentes, components_per_machine) calcula el número de componentes que quedará en existencias después de que las máquinas han sido montadas.

2.12.

PCT

La función de PCT da el valor de la fracción, expresado como unos porcentajes. La fracción puede ser variable o constante. Ejemplos: PCT (.65) iguales 65

2.13.

PI

La PI función da el número 3.14159. Una aproximación de la pi constante. Ejemplo: 10 * costo (2 * la pi * / de tiempo12)

2.14.

ROUND

La exponencial de rounds de función de round para su valor de entero más cercano. Ejemplos: Round (9.4) iguales 9 Round (9.64) iguales 10

2.15.

SQRT

La función de SQRT da la raíz cuadrada de la exponencial. La exponencial puede ser variable o continua. Para los resultados significativos, la exponencial debe ser más grande que 0 Ejemplos: SQRT (144) regresos 12

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2.16.

SUM

La función de SUM devuelve la recapitulación de aritmética de las expresiones contenidas dentro de los paréntesis. Ejemplos: Suma (1,2,3,4,5,6,7,89) iguales 45 Suma (uno, b, c, d, e, f) los iguales (uno b de + + c + d + e + f)

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CAPÍTULO III – FUNCIONES TRIGONOMÉTRICAS

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3.1. ARCTAN La función de ARCTAN da el arco tangente de la exponencial. Pi (radiánes) = 180 (grados). La exponencial puede será continua Ejemplos: ARCTAN (1) * 180 / PI iguales 45 (grados)

3.2. COS () La función de COS da el coseno de radiánes, dónde radiánes un ángulo está en radiánes. Ejemplos: La función COS es la función que calcula el coseno de x (medido en radianes). La función COS retorna el coseno, en radianes. Ejemplo: calculando los valores utilizando la función COS de un rango de (1,90) DIAGRAMA:

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3.3. COSWAVE La función de COSWAVE devuelve un valor de coseno - de tiempo dependiente, con la amplitud especificada y el período. Para generar la ola de coseno, la función de COSWAVE usará el valor total de la amplitud que usted especifica Ejemplos: COSWAVE (105) genera una ola de coseno con una amplitud de 10 unidad y un período de 5 unidades de tiempo. COSWAVE (- 52) genera una ola de coseno con una amplitud de 5 unidades y un período de 2 unidades de tiempo.

3.4. SIN () La función da al seno de radiánes, dónde radiánes es un ángulo en radiánes. Ejemplos: sin (1.047) iguales 0.866 sin (60 * PI /180) iguales 0.866

3.5. SINWARE (AMPLITUD,PERIODO) La función de SINWAVE devuelve una ola de seno

de tiempo

dependiente, con la amplitud especificada y el período. La función de SINWAVE use que el valor total de la amplitud que usted especifica genere la ola de seno.. FUNCIONES DEL STELLA

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Ejemplos: SINWAVE (- 52) genera una ola de seno con una amplitud de 5 unidades y un período de 2 unidades de tiempo.

3.6. TAN () La función tangente de radiánes, dónde radiánes un ángulo está en radiánes. Convertir la medición entre grados y radiánes, use la identidad: pi (radiánes) = 180 (grados). Los radiánes pueden ser constantes o variables. Ejemplos: tan (0.785) iguales 1 tan (45 * PI /180) iguales 1

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CAPÍTULO IV – FUNCIONES LÓGICAS

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4.1. FUNCION IF y ELSE La función IF es aquella función condicional el cual permite cumplir con las condiciones para ejecutar un proceso. La función ELSE extiende una sentencia IF para ejecutar una sentencia en caso de que la expresión en la sentencia IF se evalúe como FALSE. Ejemplo: utilizando la función ELSE y la función IF para calcular las ganancias de la ventas de productos. DIAGRAMA:

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CAPÍTULO V – FUNCIONES ESTADÍSTICAS

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5.1. EXPRND La función de EXPRND genera a series de números aleatorios de manera exponencial distribuidos con una media de lambda. EXPRND prueba un nuevo número aleatorio en cada repetición (es decir cada DT) de una corrida de modelo. Ejemplos: EXPRND (1) da el torrente de manera exponencial distribuido de los números

5.2. MONTECARLO La función de MONTECARLO genera a series de ceros y unos al azar, sobre la base de la probabilidad usted ha proveído. La probabilidad es la probabilidad de porcentajes de un evento que ocurre por unidad del tiempo de simulación. La probabilidad puede ser una variable o una constante, pero debe valorar entre 0 y 100 a un número (los números fuera del alcance serán set hacerlo/serlo 0

5.3. NORMAL La

función

normal

normalmente

genera

distribuidos

a

con

series una

de

números

especificada

aleatorios

media

y

una

desviación típica. La normalidad prueba un nuevo número aleatorio en cada repetición de una simulación. Ejemplos:

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5.4. POISSON La función de POISSON genera a series de números aleatorios que se ajustan a una distribución de Poisson. El tiempo por unidad medio para la distribución es dado por mu. POISSON prueba un nuevo número aleatorio en cada repetición de una carrera de modelo (i.e., cada DT). Ejemplos: POISSON (1) da un juego de muestra de Poisson de replicable con la media de 1, por unidad del tiempo de simulación.

5.5. RAMDOM La función aleatoria genera unas series de números aleatorios uniformemente distribuidos entre los minimo y el máximo. RANDOM prueba un nuevo número aleatorio en cada repetición de una corrida de modelo. Ejemplos: Aleatorio (01) crea un replicable flujo uniformemente distribuido non de los números entre 0 y1

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CAPÍTULO VI – FUNCIONES FINANCIERAS

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En este ejemplo las funciones financieras son usadas con el tiempo, de hoja de cálculo como la evaluación. Típicamente usted use que el software valore los parámetros financieros constantemente sobre la base de otras variables dentro de su modelo. Por ejemplo, usted podría querer relacionar pagos mensuales con ventas mensuales de una concesión de automóvil. Usted podía hacer esto vía una función gráfica

Relacionar pagos mensuales con la productividad de ventas

6.1. NPV La función de NPV calcula el valor actual neto de un torrente de la contribución, usando una tasa de descuento de rate. Rate se refiere al eficaz por rate de descuento de período

para su simulación de

modelo. El valor devuelto por NPV es el valor actual (en el principio de su carrera de simulación) del flujo de las entradas del tiempo de inicio de

modelo

a

un

tiempo

de

simulación

en

particular Estructura

del

cálculo de NPV

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CAPÍTULO VII – FUNCIONES ESPECIALES

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Como el nombre de la categoría indica, las funciones especiales fueron diseñadas para ser usado en la variedad de circunstancias diferentes. Usted los encontrará útil en el alisar de flujos de datos ruidosos (las funciones de SMTH), en poner los guiones específicos para una simulación de modelo (mostrador, interruptor, ENDVAL), en hacer el análisis de tendencia simple y la extrapolación (FORCST, TREND), en determinar las relaciones que requieren conocimientos de los detalles de simulación o de variables de modelo específicas (CGROWTH, DT, INIT, reelaboración, STARTTIME, STOPTIME, TIME, RUNCOUNT), y en proveer la realimentación visual y auditiva al usuario (la Pausa, el sonido). Juntos, las funciones especiales brindan una profusión de las capacidades que pueden llenar los detalles de su modelo.

7.1. CGROWTH () En muchos casos, usted querrá que una acción crezca en agravar la moda, en cierto rate de porcentajes por unidad del tiempo. Le gustaría (a usted) ingresar la tasa de crecimiento de porcentajes, y tener los resultados del proceso ser independiente del DT que está estando usado en la simulación de modelo. La función de CGROWTH permite que a usted defina tal DT - rates de crecimiento independientes. Sólo proveer CGROWTH con uno por rate de crecimiento de porcentajes de período de -. cuando se arraigar en uno compuesto en el que el proceso, CGROWTH asegurarán que la acción crece el por rate de período de - que usted ha especificado, independiente del DT que está estando usado. Ejemplo: La fracción de crecimiento = CGROWTH (10) produce tiempo crecimiento compuesto 10 % por unidad por la acción en - de Figure 717. los resultados numéricos específicos de este proceso de crecimiento compuesto serán independientes del DT siendo usados para la simulación.

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7.2. DT DT es el incremento de tiempo para los cálculos en una simulación de modelo. DT es encontrado en los detalles de corra (run). Bajo la carta de run (corra).

7.3. ENDVAL (< INPUT >, [< INICIAL >]) La función de ENDVAL devuelve el valor final de input, de la corrida de simulación más reciente en una sesión con un modelo. La primera vez que usted dirige el modelo después de abrirlo, ENDVAL devolverá el valor inicial que usted ha especificado. Ejemplo: ENDVAL (Current_Performance_Indicator0)

7.4. FORCST(< INPUT >, < EL TIEMPO >,,[]) La función de FORCST efectúa la extrapolación de tendencia simple. He aquí cómo trabaja. Primero, FORCST calcula la tendencia en la entrada, sobre la base del valor de la contribución, la primero orden promedio exponencial de la entrada, y el determinar el promedio del tiempo. Estructura para Forcst basada en la extrapolación de tendencia

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ventas_pronostico = FORCST (las ventas, 10,150) produce un pronóstico de las ventas 15 Ejemplo: unidades de tiempo en el futuro. El pronóstico está basado en las ventas actuales, y la tendencia en las ventas sobre las últimas 10 unidades de tiempo. La tendencia de crecimiento inicial en las ventas es set hacerlo/serlo0

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CAPÍTULO VIII – EJERCICIO

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8.1. EJERCICIO La función de pulse genera una entrada de impulso de un tamaño especificado. Ejemplo: Indica la estructura, las ecuaciones, y el dibujo de comportamiento para un flujo de impulso simple que se acumula en una acción. Estructura y comportamiento de la función de pulse EJERCICIO Cortes en el suministro de heroína aumentan la delincuencia El Diario Donostiarra 24/Enero/2001 Donostia- La próxima vez que oiga que ha habido una redada policial y que una cantidad considerable de heroína ha sido aprehendida no crea que las calles de la ciudad, su coche o su piso van a estar por ello más seguros. De hecho, un estudio reciente del tráfico de heroína en San Sebastián demuestra que cuanto más se controla el mercado de heroína resulta más probable que usted sea robado o que su casa sea desvalijada por un adicto necesitado de su dosis. El estudio, que va a hacerse público en menos de una semana, ha sido realizado por la Comisión para el estudio de las drogas dependiente de la Dirección de Sanidad del Gobierno Vasco. Dada su importancia, muy probablemente tendrá repercusiones más allá del ámbito de nuestra ciudad. Dicho estudio proporciona la primera evidencia estadística que pone en entredicho la creencia común de que un aumento de la presión policial para reducir el suministro de heroína debe conducir a una reducción de la delincuencia. Por el contrario, el estudio muestra que los embargos de heroína conducen, tan sólo, a precios más elevados y que como resultado de la subida del precio la delincuencia aumenta. Las cifras muestran que como resultado de una subida de un 10% en el precio de la heroína la delincuencia aumenta,

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en promedio, un 3% siendo esta cifra superior en las zonas menos céntricas de nuestra ciudad. El estudio se ha basado en un análisis de los precios de la heroína y el número de delitos relacionados con la droga a lo largo de un periodo de 40 meses desde junio de 1997 hasta setiembre de 2000. Los datos sobre precios se han obtenido de la Brigada de Narcóticos de la Ertzaintza y las estadísticas sobre delincuencia provienen de los ordenadores de la Policía Municipal de San Sebastián. La Comisión para el estudio de las drogas admite que "una comunidad que tuviera éxito en eliminar o virtualmente eliminar, su suministro de heroína podría solucionar su problema de drogo delincuencia en no mucho tiempo". No obstante, esto no se ha conseguido en ningún sitio y la policía lo que consigue es capturar grandes alijos de droga que reducen tan sólo temporalmente el suministro de heroína. "Aunque

el

sentir

convencional

mantiene

que

tales

esfuerzos

conducen a una reducción de la delincuencia", dice el estudio, algunas personas que conocen mejor el escenario de la heroína creen que ocurre precisamente lo contrario. Según ellos, "éxitos marginales en reducir el suministro de heroína conducen a mayor, no menor, índice de delincuencia". La Comisión concluye que su estudio sobre tráfico de heroína en San Sebastián "sugiere que el sentir convencional es erróneo y que la gente más familiarizada con el problema de la heroína está en lo cierto. Es decir, reducciones temporales en el suministro y en la disponibilidad de heroína no producen la reducción de delincuencia que los responsables políticos y el público en general quieren, semejantes esfuerzos producen un incremento en la delincuencia que nadie desea".

Basándote en la descripción anterior se desea que: a) Definas el objetivo del modelo que vas a construir estableciendo los dos modos de referencia descritos en la ficción anterior en los que se FUNCIONES DEL STELLA

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muestre la evolución temporal de las variables que consideres de interés. b) Construyas un modelo de Dinámica de Sistemas capaz de reproducir los dos modos de referencia establecidos, escribiendo ecuaciones precisas y asignando valores razonables a los parámetros utilizados. c) Utilices el modelo para estudiar diversas políticas de actuación o diversos escenarios posibles analizando los resultados obtenidos.

Modelo Consumo de heroína

Activador2 Consumo promedio

Activador 1

Aprehensión

Presión policial Heroina Consumo

Entrada de heroina

f policia

Efecto precio en entrada

Relación

Consumo por adicto

f precio en entrada Disponibilidad

f consumo

Demanda Relación normal Dosis normal

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Precio de la heroína

Relación precio

Precio percibido

Precio normal Efecto disponibilidad en precio

Precio Ajuste precio

Precio instantaneo f disponibilidad en precio

Tiempo ajuste precio Adictos y delitos





Dinero necesario

Dinero por delito

Heroina promedio Frecuencia de delitos

Capacidad soportable



Cambio adictos Adictos

Delitos

Tiempo ajuste

f ajuste Ecuaciones FUNCIONES DEL STELLA

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******************************** Adictos y Delitos ******************************** Adictos = INTEG( Cambio adictos , 2000) Units: Adictos Cambio adictos = ( Capacidad soportable - Adictos ) / Tiempo ajuste Units: Adictos/semana Flujo de ajuste de los adictos a la capacidad soportable. Capacidad soportable = Heroína promedio / ( Dosis normal * Relación normal ) Units: Adictos Número de adictos que pueden mantenerse con normalidad con la heroína promedio. Delitos = Adictos * Frecuencia de delitos Units: Delitos/semana Dinero necesario = Dosis normal * Precio Units: Pesetas/(semana*adicto) Dinero semanal necesario para mantener su hábito por adicto. Dinero por delito = 30000 Units: Pesetas/delito Dinero que un adicto obtiene por término medio por delito. f ajuste ( [(0,0)-(1,26)],(0,2),(0.0592784,6.77465),(0.113402,10.4366), (0.185567,15.0141), (0.273196,18.8592),(0.360825,21.9718),(0.443299,23.8028), (0.518041,24.6268),(0.713918,25.3592) ,(1,26) ) Units: semanas Tabla que da el tiempo de ajuste de drogadictos en función de la disponibilidad. Frecuencia de delitos = Dinero necesario / Dinero por delito FUNCIONES DEL STELLA

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Units: Delitos/(semana*adicto) Numero de veces por semana que un adicto debe delinquir para sostener su adicción. Heroína promedio = SMOOTH ( Heroína , 52) Units: Gramos Promedio a largo plazo de la heroína disponible en el mercado. Tiempo ajuste = f ajuste ( Disponibilidad ) Units: semanas ******************************** Consumo de Heroína ******************************** Activador 1 = 0 Units: adimensional Activa (1) o desactiva (0) la presión policial a largo plazo. Activador2 = 0 Units: adimensional Activa (1) o desactiva (0) la aprehensión policial puntual. Aprehensión = 0.2 * Heroína * PULSE ( 2, TIME STEP ) / TIME STEP * Activador2 Units: Gramos/semana Aprehensión policial puntual de heroína Consumo = Adictos * Consumo por adicto Units: Gramos/semana Consumo por adicto = f consumo ( Disponibilidad ) Units: Gramos/(semana*adicto) Consumo promedio = SMOOTH ( Consumo , 12) Units: Gramos/semana Consumo promediado en tres meses. FUNCIONES DEL STELLA

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Demanda = Adictos * Dosis normal Units: Gramos/semana Demanda semanal total de heroína Disponibilidad = Relación / Relación normal Units: adimensional Dosis normal = 3.5 Units: Gramos/(semana*adicto) Dosis normal media de un adicto a la semana Efecto precio en entrada = f precio en entrada ( Relación precio ) Units: adimensional Efecto del precio medio de la heroína en el suministro de heroína hacia la zona. Entrada de heroína = Consumo promedio * Efecto precio en entrada * ( 1 Presión policial ) Units: Gramos/semana f consumo ( [(0,0)-(4,4)],(0,0),(0.103093,1.30986),(0.154639,1.77465), (0.247423,2.29577),(0.340206,2.66197) ,(0.402062,2.85915),(0.463918,3.05634),(0.556701,3.23944), (0.680412,3.38028),(0.824742,3.4507) ,(1,3.5),(2,3.5),(3,3.5),(4,3.5) ) Units: Gramos/(semana*adicto) Tabla de consumo per cápita en función de la disponibilidad f policia ( [(0,0)-(250,1)],(0,0),(53.4794,0),(75.3866,0.0246479), (89.5619,0.0598592),(106.314,0.144366) ,(117.268,0.323944),(125,0.5),(125.644,0.75),(247.423,0.75) ) Units: adimensional f precio en entrada ( [(0,0)-(6,5)],(0.123711,0.0528169), (0.340206,0.299296),(0.634021,0.616197) ,(1,1),(1.29897,1.25),(1.79381,1.74296),(2.33505,2.25352), (2.87629,2.65845),(3.44845,3.02817)

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,(4.05155,3.23944),(4.62371,3.32746),(5.01031,3.39789),(5.98454,3.4331) ) Units: adimensional Efecto del precio en la entrada de heroína. Un precio elevado indica simultáneamente un déficit de la misma y un mercado atractivo por lo que se incrementará el flujo de entrada. Heroína = INTEG( Entrada de heroína - Consumo - Aprehensión , 28000) Units: Gramos Heroína a la venta. Presión policial = f policia ( Time ) * Activador 1 Units: adimensional Relación = Heroína / Demanda Units: semanas Relación heroína a la venta entre demanda total. Relación normal = 4 Units: semanas El tiempo que se prevé como deseable para aguantar sin nuevo suministro. Por debajo de la cantidad de heroína que permite aguantar ese tiempo el mercado empieza a alarmarse y a considerar que la heroína comienza a escasear. ******************************** .Precio de la heroína ******************************** Ajuste precio = ( Precio instantáneo - Precio ) / Tiempo ajuste precio Units: Pesetas/(semana*gramo) Flujo de ajuste del precio real al precio instantáneo que es el que corresponde al equilibrio para esas condiciones de mercado. Efecto disponibilidad en precio = f disponibilidad en precio ( Disponibilidad ) Units: adimensional

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f disponibilidad en precio ( [(0,0)-(4,5)],(0,5),(0.113402,3.67958), (0.195876,2.95775),(0.412371,2.02465) ,(0.608247,1.51408),(1,1),(1.75258,0.9),(2,0.9),(3,0.9),(4,0.9) ) Units: adimensional Efecto de la disponibilidad en el precio de la heroína. El mercado no suele descender el precio cuando la disponibilidad aumenta, sí al revés. Precio = INTEG( Ajuste precio , 16000) Units: Pesetas/gramo Precio instantaneo = Efecto disponibilidad en precio * Precio normal Units: Pesetas/gramo Precio que corresponde según el mercado a la disponibilidad dada. Le llamo instantáneo en el sentido de que es el que debería ser si el mercado se ajustase instantáneamente. Pero, no lo hace, lleva un cierto tiempo que el precio sea el que corresponde. Precio normal = 16000 Units: Pesetas/gramo Precio normal de un gramo. A largo plazo, podría tomarse como un nivel. Precio percibido = SMOOTH ( Precio , 2) Units: Pesetas/gramo Promedio del valor del precio en los últimos tres meses. Relación precio = Precio percibido / Precio normal Units: adimensional Relación que nos dice si el precio está más alto o más bajo de lo normal. Tiempo ajuste precio = 1 Units: semanas El tiempo de ajuste es muy pequeño en el mercado de heroína. De hecho puede que los efectos se noten de un día para otro. ******************************** .Control

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******************************** Simulation Control Paramaters FINAL TIME = 250 Units: semanas The final time for the simulation. INITIAL TIME = 0 Units: semanas The initial time for the simulation. SAVEPER = 0.1 Units: semanas The frequency with which output is stored. TIME STEP = 0.01 Units: semanas The time step for the simulation.

GRAFICAS

Graph Lookup - f ajuste 26

Tabla que da el tiempo de ajuste de drogadictos en función de la disponibilidad de heroína.

0 0

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1

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Efecto de la disponibilidad en el precio de la heroína. El mercado no suele descender el precio cuando la disponibilidad aumenta, sí al revés.

Graph Lookup - f consumo 4

Tabla de consumo per cápita función de la disponibilidad

en

0 0

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4

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Aprehensión aislada de heroína en t=2

40,000 Gramos 20,000 Pesetas/gramo 6,000 Delitos/semana

2

2

2 2

2

2 2 2

2

30,000 Gramos 15,000 Pesetas/gramo 4,000 Delitos/semana

2

2

3

3

3

3

3 3

1

3

1

1

1

2

1

2

2 3

3

1 2

3

4

1 2

3

1

1

2 3

5

2 3

6

1 2

3

3

1

1

2 3

2

3

3

3

1 2

3

2

1 3

13

3

2

3

1

14

15

Gramos Pesetas/gramo Delitos/semana

1 2

2

1 31 3

12

1 2

2

31

11

2 3

2

31

1

10

1 2

2

1

1

7 8 9 Time (semanas)

1 2

2

3

1

1

1

1

1

1

1

0

3

1

20,000 Gramos 10,000 Pesetas/gramo 2,000 Delitos/semana

Heroina : Normal Precio : Normal Delitos : Normal

3

3

1

2 3

Acción policial intensa que imposibilita la entrada de heroína

40,000 60,000 20,000 2,000

4

Gramos Pesetas/gramo Delitos/semana Adictos Gramos Pesetas/gramo Delitos/semana Adictos

0 0 0 0

Gramos Pesetas/gramo Delitos/semana Adictos

4

4

4

4 4

2

2

2

2

2 2 4

1

20,000 30,000 10,000 1,000

4

1

1

1

1

1 4 1

3 2

2

2 3

3

Heroina : Presion Policial Precio : Presion Policial Delitos : Presion Policial Adictos : Presion Policial

25

50

1 2

1 2

3

1 2

3 4

75

3

3 4

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1 2

3 4

1 2

3 4

1

1

100 125 150 Time (semanas) 1

2

1 2

3 4

1 2

3 4

4

3

4

1

225

250

Gramos Pesetas/gramo 3 Delitos/semana 4 Adictos 1

2 3

4

1

200

1 2

3 4

1

175 1

2 3

4

37

4

3 1

0

4

3

3

3

3

3

3

2

2

2

2

4

3

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Graph Lookup - f disponibilidad en precio 5

0 0

4