E D . D . J U A N M A N U E L C A R R I Ó N D E L G A D O
SIMULACIÓN
U N I D A D 1
INTRODUCCIÓN A LA
SIMULACIÓN DE EVENTOS
ESTABLECERÁ EL CONCEPTO DE SIMULACIÓN,.
CONOCERÁ LAS PRINCIPALES APLICACIONES DE LA
SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS E IDENTIFICARÁ LOS ELEMENTOS PRINCIPALES EN LA SIMULACIÓN.
1.1. INTRODUCCIÓN
•
Es una técnica cuantitativa de
la IO
•
Su
empleo
moderno
se
remonta hacia fines de 1940,
cuando Von Neumann y Ulam
acuñaron el término "ANÁLISIS
DE
MONTE
CARLO"
para
aplicarlo
a
una
técnica
matemática
que
usaban
entonces en la resolución de
ciertos
problemas
de
protección nuclear que eran, o
demasiado
costosos
para
SU PROPÓSITO
•
Incrementar
la
productividad y la
calidad
de
los
bienes y servicios
que se producen
en
las
1.2 DEFINICIONES Y APLICACIONES
•
Thomas
H.
Naylor
:
“Simulación es el proceso
de diseñar y desarrollar
un
modelo
•
Robert E. Shannon: “Es
el proceso de diseñar y
desarrollar un modelo
computarizado de un
sistema o proceso y
conducir experimentos
con este modelo con
el
propósito
de
entender
el
comportamiento
del
sistema
o
evaluar
•
H. Masiel y G. Gnugnoli :
“Es una técnica numérica
para realizar
experimentos en una
computadora digital.
Estos experimentos
VENTAJAS DE LA SIMULACIÓN SEGÚN
NAYLOR:
• A través de un estudio de simulación, se puede
estudiar el efecto de cambios internos y externos del
sistema, al hacer alteraciones en el modelo del sistema
y observando los efectos de esas alteraciones en el
comportamiento del sistema.
• Una observación detallada del sistema que se está
simulando puede conducir a un mejor entendimiento
del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias que
mejoren la operación y eficiencia del sistema.
• La simulación de sistemas complejos puede ayudar a
• La técnica de simulación puede ser utilizada para
experimentar con nuevas situaciones, sobre las cuales tiene
poca
o
ninguna
información.
A
través
de
esta
experimentación se puede anticipar mejor a posibles
resultados no previstos.
• Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema,
la simulación puede ser usada para anticipar cuellos de
botella o algún otro problema que puede surgir en el
comportamiento del sistema.
• En simulación cada variable puede sostenerse constante
Las áreas de aplicación de la simulación son muy amplias, numerosas y diversas, basta mencionar sólo algunas de ellas:
Análisis del impacto ambiental causado por diversas fuentes Análisis y diseño de sistemas de manufactura
Análisis y diseño de sistemas de comunicaciones.
Evaluación del diseño de organismos prestadores de servicios públicos (por ejemplo: hospitales, oficinas de correos, telégrafos, casas de cambio, etc.).
Análisis de sistemas de transporte terrestre, marítimo o por aire. Análisis de
grandes equipos de cómputo.
Análisis de un departamento dentro de una fábrica. Adiestramiento de
operadores (centrales carboeléctricas, termoeléctricas, nucleoeléctricas, aviones, etc.).Análisis de sistemas de acondicionamiento de aire.
Planeación para la producción de bienes.
Análisis financiero de sistemas económicos. Evaluación de sistemas tácticos o
de defensa militar.
CUANDO EXISTAN UNA O MÁS DE LAS SIGUIENTES
CONDICIONES:
• 1.- No existe una completa formulación matemática del problema o los métodos analíticos para resolver el modelo matemático no se han desarrollado aún. Muchos modelos de líneas de espera corresponden a esta categoría.
• 2.- Los métodos analíticos están disponibles, pero los procedimientos matemáticos son tan complejos y difíciles, que la simulación proporciona un método más simple de solución.
• 3.- Las soluciones analíticas existen y son posibles, pero están más allá de la
habilidad matemática del personal disponible El costo del diseño, la prueba y la corrida de una simulación debe entonces evaluarse contra el costo de obtener ayuda externa.
• 4.- Se desea observar el trayecto histórico simulado del proceso sobre un período,
además de estimar ciertos parámetros.
• 5.- La simulación puede ser la única posibilidad, debido a la dificultad para realizar
experimentos y observar fenómenos en su entorno real, por ejemplo, estudios de vehículos espaciales en sus vuelos interplanetarios.
1.3.ESTRUCTURA Y CARACTERÍSTICA DE
LA
SISTEMA DE EVENTOS DISCRETOS:
•
Es un sistema cuyo estado cambia sólo en ciertos
puntos en el tiempo. Por ejemplo, en el modelo de
la operación de un banco, el estado del sistema se
describe mediante el número de clientes en línea y
cuál de los pagadores está en ese momento
ocupado. El estado de este sistema cambia sólo en
aquellos puntos en el tiempo en lo que:
a) un nuevo cliente llega o;
Este a su vez se clasifica como uno de los siguientes
dos tipos:
Sistemas de Terminación: es aquel en el existen
puntos de inicio y terminación precisos y conocidos
Sistemas de no Terminación: es aquel que está en
SISTEMAS CONTINUOS:
Es aquel cuyo estado cambia continuamente a
IDENTIFICACIÓN DE LOS COMPONENTES DE UNA
SIMULACIÓN POR COMPUTADORA.
Salida: es el objetivo de un estudio de simulación que tiene la forma
de un valor numérico específico.
Entrada: es un valor numérico que es necesario para determinar las
salidas de una simulación
Antes de diseñar los detalles de una simulación por computadora es
decisivo tener una clara comprensión de los objetivos del estudio en
la forma de salidas numéricas específicas.
Con las salidas identificadas, el siguiente paso es identificar las
entradas. Estas entradas caen en tres categorías generales:
Condición inicial: un valor que expresa el estado del sistema al
principio de una simulación.
Datos determinísticos: son valores conocidos necesarios para
calcular las salidas de una simulación.
Datos probabilísticos: son magnitudes numéricas cuyos valores son
TERMINOLOGÍA
Entidad. Objeto o componente de interés en un sistema, por
ejemplo, un cliente, un servidor o una máquina.
Atributo. Denota propiedad de una entidad, por ejemplo, la
prioridad de los clientes en la fila de espera.
Actividad. Todo proceso que provoque cambios en el sistema.
Estado del sistema. Colección de variables que contienen toda
la información para la descripción de todas las entidades, los
atributos y las actividades de acuerdo con su existencia en algún
punto del tiempo.
Evento. Es un hecho que ocurre instantáneamente y que cambia
el estado del sistema, como por ejemplo la llegada de un nuevo
cliente a un banco. dentro del sistema
Determinista. Es posible describir completamente el resultado de
una actividad en términos de su entrada .
EJEMPLOS DE SISTEMAS Y SUS COMPONENTES
Sistema Entidades Atributos Actividades Eventos Variables de estado
Banco Clientes Estado de
cuenta Depositar Llegadas, salidas
Número de cajeros ocupados, número de clientes en espera.
Ferrocarril Viajeros Orígenes,
destinos Viajar Llegada a unaestación. Llegada a un destino.
Número de viajeros esperando en cada estación.
Producción Máquinas Rapidez,
capacidad, tasa de
descomposturas.
Estampar, soldar Descompostura Estado de las máquinas.
Comunicaciones Mensajes Tamaño ,destino Transmisión Recepción en el destino
Mensajes en espera a ser transmitidos.
Inventario Almacén Capacidad Disponer Demanda Nivel de inventario.
1.5.MECANISMOS DE TIEMPO FIJO Y
TIEMPO
Hay fundamentalmente dos formas de considerar el
avance del tiempo en un modelo de simulación:
Incrementos fijos de tiempo: se considera un intervalo
fijo de tiempo y el estado del modelo se comprueba
después de transcurrido cada uno de estos incrementos
constantes.
Incrementos por los eventos (N.E.T.A., Next Event Time
Avance del reloj de simulación según los sucesos.
EL PROCESO DE SIMULACIÓN
Definición de sistema-determinación de los límites o fronteras, restricciones y medidas de efectividad que se usará para definir el sistema que se estudiará.
Formulación del modelo- reducción o abstracción del sistema real a un diagrama de flujo lógico.
Preparación de los datos- identificación de los datos que el modelo requiere y reducción de éstos a una forma adecuada.
Traslación del modelo- descripción del modelo en un lenguaje aceptable para la computadora que se usará.
Validación- incremento a un nivel aceptable de confianza de modo que la inferencia obtenida del modelo respecto al sistema real sea correcta.
Planeación estratégica– diseño de un experimento que producirá la información deseada.
Planeación táctica- determinación de cómo se realizará cada una de las corridas de prueba especificadas en el diseño experimental.
Experimentación- corrida de la simulación para generar los datos deseados y efectuar el análisis de sensibilidad.
Interpretación- obtención de inferencias con base en datos generados por simulación.
Implantación- uso del modelo y/o resultados.
