Modelado y Simulacin (M&S)

Modelado y Simulacin (M&S)JAIME ALBERTO SNCHEZ V.ESCUELA DE INGENIERA DE ANTIOQUIAModelado & SimulacinDefinicin de Trminos y Conceptos BsicosM&SSistemaUn sistema es un constructo o coleccin de diferentes elementos que, juntos, producen resultados que no pueden obtenerse con los elementos por s solos.International Council of Systems Engineering (INCOSE)Los elementos pueden incluir personas, hardware, software, servicios, polticas, documentostodas las cosas necesarias para producir sistemaspropiedades, caractersticas, funciones, comportamiento y desempeo.Es importante destacar que, el valor del sistema en su conjunto es la relacin entre las partes.Un sistema puede ser fsico, algo que ya existe, o ficticio, un plan o concepto de algo fsico que no existe.SistemaEn M&S, el trmino sistema se refiere al tema de desarrollo del modelo, es decir, es el sujeto o cosa que ser investigada o estudiada con M&S.Cuando se investiga un sistema, es de inters para el analista una evaluacin cuantitativaobservando como se desempea el sistema con varias entradas y en diferentes ambientes. Es de particular inters una evaluacin cuantitativa del desempeo del sistema con respecto a algunos criterios especficos o medidas de desempeo.El estado de un sistema es la coleccin de variables necesarias para describir completamente el sistema en cualquier momento en el tiempo.SistemaTipos de SistemasDiscretoLas variables de estado cambian instantneamente en puntos separados en el tiempoModelo de un banco: los cambios de estado ocurren solo cuando un cliente llega o se vaContinuoLas variables de estado cambian continuamente como una funcin del tiempoEl vuelo de un avin: las variables de estado como la posicin, la velocidad cambian continuamente.Muchos sistemas son parcialmente discretos, parcialmente continuos.SistemaHay varias formas de estudiar un sistemaEl sistema real versus un modelo del sistemaUna representacin fsica versus una representacin matemticaUna solucin analtica versus una solucin con simulacin (que simula las entradas para observar como afectan las medidas de desempeo de las salidas)En el estudio de los sistemas, el analista se enfoca en tres asuntos principales:El anlisis cuantitativo de los sistemasLas tcnicas para el diseo, control o uso del sistemaLa medicin o evaluacin del desempeo del sistemaSistema (Formas de Estudiar un Sistema)Sistema o Situacin RealExperimentar con el sistema realExperimentar con un modelo del sistemaModelo fsicoModelo matemticoSolucin analticaSimulacinLaw & Kelton (2007), Simulation Modeling and Analysis 4th ed., McGraw-Hill, Inc.Si es posible (y rentable) alterar el sistema fsicamente y luego dejarlo operar bajo las nuevas condiciones, es probable que sea conveniente hacerlo, ya que en este caso no hay dudas acerca de que si lo que se estudia es vlido. Sin embargo, es rara la vez en que esto sea posible, ya que tal experimento con frecuencia resulta demasiado costoso o demasiado perjudicial para el sistema. Ms aun, el sistema ni siquiera podra existir, pero sin embargo queremos estudiarlo en sus diferentes configuraciones alternativas propuestas para decidir cmo se debera construir. Por estas razones, por lo general es necesario construir un modelo como una representacin del sistema y estudiarlo como un sustituto del sistema real. Cuando se utiliza un modelo siempre surge la cuestin de si refleja con precisin el sistema para propsitos de la toma de decisiones.8ModeloUn modelo es una representacin fsica, matemtica o de otra manera lgica de un sistema, entidad, fenmeno o proceso (en general, situaciones del mundo real)Los modelos se utilizan ya que puede ser difcil o imposible investigar con los sistemas realesLos sistemas que son costosos o esenciales no se pueden poner fuera de servicioLos sistemas que son nocionales no cuentan con componentes fsicos para llevar a cabo la experimentacinComo sustituto, el modelo es lo que ser investigado con el objetivo de aprender ms acerca del sistema.ModeloPara generar un modelo, uno abstrae de la realidad una descripcin del sistemaEl modelo no pretende representar todos los aspectos del sistema que est siendo estudiado (sera costoso, complejo o imposible)Debe ser lo ms simple posible, de tal manera que represente solo los aspectos que afectan el desempeo del sistema que est siendo estudiadoEl modelo puede representar el sistema en algn punto de abstraccin o en mltiples niveles de abstraccin con el fin de representarlo de una manera fiable.Con frecuencia es difcil para el analista decidir que aspectos de un sistema necesitan ser incluidos en el modelo.Modelo

ModeloTipos de ModelosFsicoUn modelo a escala de un avin para estudiar el comportamiento aerodinmico a travs de pruebas en un tnel de viento.Terico (matemtico)A veces, un modelo consiste de un conjunto de ecuaciones matemticas o declaraciones lgicas que describen el comportamiento de un sistema.La ecuaciones simples con frecuencia resultan en soluciones analticas o una representacin analtica de la caracterstica de desempeo deseada del sistema bajo estudioSimulacinEn muchos casos, el modelo matemtico es lo suficientemente complejo que la nica manera de resolver las ecuaciones es numricamente.Este proceso se conoce como simulacin por computadoraUn sistema se modela utilizando ecuaciones matemticas.Luego, estas ecuaciones se resuelven numricamente en un computador digital para indicar el probable comportamiento del sistemaHay diferencias distintivas entre la manera de resolver un problema analticamente y numricamenteLas soluciones analticas son pruebas matemticas precisas, y como tal, no pueden ser llevadas a cabo para todas las clases de modelos.La alternativa es resolverlos numricamente con la plena comprensin de que puede estar presente un error en la solucin numrica.SimulacinLa definicin del concepto de simulacin, no es tan clara como la definicin del modelo. Las definiciones varan:Un mtodo para implementar un modelo a lo largo del tiempoUna tcnica de ensayo, anlisis o entrenamiento en la que se utilizan sistemas del mundo real, o donde los sistemas conceptuales y del mundo real son reproducidos por un modeloUn mtodo cientfico discreto de investigacin que incluye experimentos con un modelo, en lugar de la parte de la realidad que el modelo representaUna metodologa para extraer informacin de un modelo mediante la observacin del comportamiento del modelo a medida que se ejecutaUn trmino no tcnico que significa que no es real, imitacinEn resumen, la simulacin es una metodologa aplicada que puede describir el comportamiento de un sistema ya sea utilizando un modelo matemtico o un modelo simblico. Puede ser la imitacin de la operacin de un proceso o sistema del mundo real a lo largo de un perodo de tiempo.Tipos de Modelos de SimulacinLos modelos de simulacin se pueden clasificar en tres dimensiones diferentesModelos de simulacin Estticos vs. DinmicosUn modelo de simulacin esttico es una representacin de un sistema en un momento determinado, o uno que puede ser utilizado para representar un sistema en el que simplemente el tiempo no juega ningn papel.Un modelo de simulacin dinmico representa un sistema que evoluciona a lo largo del tiempo.Modelos de simulacin Determinsticos vs. EstocsticosUn modelo que no contiene ningn componente probabilstico (es decir, aleatorio), es llamado determinstico. En los modelos de simulacin determinsticos, la salida se determina una vez se han especificado el conjunto de magnitudes de entrada y las relaciones en el modelo, aunque puede tomar una gran cantidad de tiempo de la computadora para evaluarlo.Sin embargo, muchos sistemas, deben ser modelados teniendo en cuenta al menos algunas entradas aleatorias, dando lugar a modelos de simulacin estocstica. Los modelos de simulacin estocstica producen salidas que son en s mismas aleatorias, y por lo tanto deben ser tratados slo como una estimacin de las verdaderas caractersticas del modelo.Modelos de simulacin Continuos vs. DiscretosEn trminos generales, los modelos de simulacin continuos y discretos se definen anlogamente a la manera como se definieron los sistemas continuos y discretos. Cabe mencionar que no siempre un modelo discreto es utilizado para modelar un sistema discreto, y viceversa. La decisin de si utilizar un modelo discreto o continuo para un sistema particular depende de los objetivos especficos del estudio.

Tipos de Modelos de SimulacinSimulacin porEventos DiscretosSimulacin Monte CarloLeemis L.M., Park S.K. DISCRETE-EVENT SIMULATION A FIRST COURSE. Prentice Hall, 2006Modelado & Simulacin (M&S)El M&S se refiere al proceso general de desarrollar un modelo y luego simularlo para recolectar datos concernientes al desempeo del sistema.El M&S utiliza modelos y simulaciones para la obtencin de datos que sirvan de soporte para la toma de decisiones gerenciales, tcnicas y de formacin.Para sistemas grandes y complejos que tienen medidas de incertidumbre o variabilidad, el M&S podra ser el nico mtodo factible de anlisis del sistema.El M&S depende de la ciencia computacional para la simulacin de fenmenos complejos y de gran escala.Tambin se necesita la ciencia computacional para facilitar la visualizacin la cual mejora la capacidad del analista para entender o interpretar la informacin.Modelado & Simulacin (M&S)Revisando, el M&S Comienza con el desarrollo de una simulacin computacional o un diseo basado en un modelo de un sistema fsico real o terico.A continuacin, la ejecucin de ese modelo sobre una computadora digital, yAnalizando los resultadosLos modelos y la capacidad de actuar con los modelos es una manera creble de comprensin de la complejidad y de las particularidades de una entidad o sistema realCiclo del Proceso de Desarrollo del M&SEl proceso de M&S pasa a travs de cuatro fases de un movimiento cclico: modelo, cdigo, ejecucin y anlisis. Cada fase depende de un conjunto diferente de tecnologas de apoyo:Fase del modelo = Tecnologas de modeladoFase del cdigo = Tecnologas de desarrolloFase de ejecucin =Tecnologas computacionalesFase de anlisis=Tecnologas de informacin/datosCiclo del Proceso de Desarrollo del M&STecnologas de modeladoTeoras, informacin, algoritmos y procesos que soportan el desarrollo del modeloTipos de modelosParadigmas de modeladoTecnologas de desarrolloTcnicas, herramientas y software para el diseo e implementacin de las simulacionesIngeniera del SoftwareGestin de proyectosTecnologas de informacin/datosProcesos y herramientas para capturar, almacenar, transformar y analizar datosEstadsticaVV&ATecnologas computacionalesComputadores y sistemas para alojar simulacionesArquitectura de computadoresConfiguracin de sistemasModeloImplementacinEjecucinAnlisisCiclo del Proceso de Desarrollo del M&STecnologas de ModeladoLa construccin de un modelo requiere datos, conocimiento y visin sobre el sistema.Los diferentes tipos de sistemas se modelan mediante diferentes tipos de construcciones y paradigmas.El analista debe ser competente en la comprensin de las diferentes clases de sistemas y seleccionar el mejor paradigma de modelado para capturar o representar el sistema que est modelando.El modelado implica matemticas y lgica para describir el comportamiento esperado, y como tal, slo aquellos comportamientos del sistema significativos para el estudio o pregunta de investigacin necesitan ser representados en el modelo.Ciclo del Proceso de Desarrollo del M&STecnologas de DesarrolloEl desarrollo de una simulacin es un proyecto de diseo de software.Se debe escribir el cdigo computacional para representar algortmicamente los estamentos matemticos y los constructos lgicos del modelo.Esta fase utiliza los principios y herramientas de la ingeniera de software.Ciclo del Proceso de Desarrollo del M&STecnologas ComputacionalesLa simulacin es ejecutada para producir los datos de desempeo para el sistema.Para simulaciones simples, podra significar la implementacin del cdigo de la simulacin sobre una computadora personal.Para simulaciones complejas, el cdigo de la simulacin podra ser implementado en un entorno distribuido, multiprocesador o en mltiples computadoras donde las diferentes unidades de procesamiento estn interconectados a travs de una red de alta velocidad.Dichas implementaciones requieren conocimiento especializado de arquitectura de computadores, redes y metodologas de computacin distribuida.Ciclo del Proceso de Desarrollo del M&STecnologas de Informacin/DatosDurante esta fase, se lleva a cabo el anlisis de los datos de salida de la simulacin para producir la informacin del desempeo deseado objetivo del estudio de M&S.Si el modelo contiene variabilidad e incertidumbre, entonces es probable que se requieran tcnicas de probabilidad y estadstica para el anlisis.Si el enfoque del estudio es para optimizar el desempeo, entonces deben ser aplicadas las tcnicas de optimizacin apropiadas para analizar los resultados de la simulacinCiclo del Proceso de Desarrollo del M&SVerificacinLa verificacin asegura que el proceso de M&S se lleva a cabo de una manera correcta, mientras que la validacin asegura que el modelo representa el sistema real y que es verdaderamente representativo de ese sistema.Las actividades de verificacin, validacin y acreditacin no se llevan a cabo como una fase del proceso de M&S, sino como actividades integradas en todo el proceso de M&S.

Proceso de Desarrollo del M&SLos conectores punteados muestran como avanza el proceso de una fase a la siguiente.Los conectores slidos muestran las actividades de VV&A que deben ser integradas con las actividades de desarrollo, estas sirven para asegurar un modelo representativo y correcto del sistemaModelado ConceptualEl modelado conceptual es una descripcin especfica (no software) del modelo de simulacin computacional (que ser, es o ha sido desarrollado) que describe los objetivos, las entradas, las salidas, los supuestos y las simplificaciones del modelo.

Ciclo del Proceso de Desarrollo del M&SPara engranar todo el proceso de M&S, se debe incorporar en el ciclo una serie de conceptos y disciplinas relacionadas.Hay cinco conceptos y/o disciplinas claves relacionadas al proceso de M&SProbabilidad y estadsticaAnlisis e investigacin de operacionesVisualizacin cientfica o computacionalFactores humanosGestin de proyectosDisciplinas Relacionadas al Proceso de M&SProbabilidad y EstadsticaCasi todos los sistemas del mundo real exhiben diferentes grados de incertidumbre.Al modelar una situacin como sta, no se puede ignorar o tratar de hacer un promedio de la incertidumbre porque entonces el modelo carecera de validez.La inclusin de la incertidumbre y la variabilidad exige que los parmetros del sistema se representen como variables o procesos aleatorios.La probabilidad y la estadstica se utilizan con gran frecuencia en M&S para generar variables aleatorias para modelar las variables de entrada aleatorias del sistema que representan la incertidumbre y la variabilidad, y para analizar las salidas de los modelos o sistemas estocsticos.Disciplinas Relacionadas al Proceso de M&SAnlisis e Investigacin de OperacionesLa realizacin de un estudio de simulacin resulta en la generacin de datos, con frecuencia en grandes cantidades, de desempeo del sistema.Estos datos son almacenados en un sistema computacional como grandes arreglos de nmeros.El proceso de convertir los datos en informacin significativa que describe el comportamiento del sistema se denomina anlisis.Existen numerosas tcnicas y enfoques para conducir el anlisis. El desarrollo y uso de esas tcnicas y enfoques son una funcin de la rama de las matemticas y de la ingeniera de sistemas llamada investigacin de operaciones.El anlisis basado en M&S toma una salida de la simulacin que normalmente representa una respuesta dinmica del sistema modelado para un conjunto dado de condiciones y entradas.Disciplinas Relacionadas al Proceso de M&SAnlisis e Investigacin de OperacionesEl anlisis es desarrollado para transformar estos datos en la bsqueda de respuestas a las preguntas que motivaron el estudio de simulacin.El estudio de simulacin puede incluir un nmero de funciones:Diseo de experimentosel diseo adecuado de un conjunto de experimentos de simulacin para hacerle frente a una pregunta especfica del desempeo del sistema.Evaluacin del desempeola evaluacin del desempeo del sistema, medir la forma en que se aproxima a un nivel de desempeo deseadoAnlisis de sensibilidadla sensibilidad del sistema a un conjunto de parmetros de entradaComparacin del sistemala comparacin de dos o ms sistemas alternativos para determinar cul se desempea mejor bajo unas condiciones dadasOptimizacin restringidadeterminar los parmetros ptimos para obtener el mejor desempeo objetivo.Simplemente, el anlisis toma lugar para bosquejar conclusiones, verificar y validar la investigacin y para hacer recomendaciones basados sobre diferentes simulaciones del modelo.Disciplinas Relacionadas al Proceso de M&SVisualizacin ComputacionalLa visualizacin es la capacidad de representar los datos como una forma de interfaz con el modelo.Los sistemas investigados con M&S son grandes y complejos, con frecuencia las tablas de datos y grficos son engorrosos y no sirven para comprender claramente el comportamiento del sistema.Los grficos y la visualizacin computacional son utilizados para construir modelos en dos y tres dimensiones del sistema que est siendo modelado.Esto permite visualizar conjuntos de datos complejos y para representar animaciones visuales del sistema permitiendo comprender la dinmica interna de funcionamiento de una manera ms adecuada.Para ello se utilizan herramientas de alto nivel que facilitan la investigacin de realidad virtual en la que el analista se sumerge en el mundo simulado a travs del uso de diferentes dispositivos.Las animaciones computacionales son ramas de la ciencia computacional que permiten variaciones adicionales en el modelado.Disciplinas Relacionadas al Proceso de M&SFactores humanosLa mayora de simulaciones son desarrolladas para interactuar con un usuario humano. Estas simulaciones colocan los seres humanos como componentes del sistema dentro del modelo.Para hacer esto de manera eficaz y eficiente, el analista debe tener un conocimiento bsico de la cognicin y percepcin humana lo que le permite crear la interfaz hombre-mquina para dar cuenta de las fortalezas y debilidades del usuario humano.El modelado de los factores humanos se llama modelado del comportamiento humano. Este tipo de modelado se enfoca principalmente sobre el proceso computacional de la toma de decisiones humanas.Las reas de estudio son generalmente sub reas de la psicologa, aunque disciplinas dentro de las ciencias sociales (tales como la historia, la geografa, los estudios religiosos, las ciencias polticas) tambin hacen contribuciones significativas para modelar el comportamiento humano.Disciplinas Relacionadas al Proceso de M&SGestin de ProyectosLa aplicacin del proceso de M&S para resolver problemas del mundo real es una tarea de enormes proporciones, y si no se maneja adecuadamente, puede convertirse en un problema en s mismo.Cuando la simulacin por computadora es el nico mtodo para investigar proyectos de gran escala, el proceso de M&S se convierte en un gran proyecto tcnico que requiere la supervisin y la gestin. Por lo tanto, los profesionales de M&S deben estar familiarizados con la gestin de proyectos una sub rea de la gestin de ingeniera.Caractersticas y descriptores del M&SModelado & SimulacinParadigmas de SimulacinHay diferentes paradigmas de simulacin que ocupan un lugar destacado en el proceso de M&SSimulacin Monte CarloEn la simulacin Monte Carlo los valores de muestras aleatorias de cada una de las distribuciones de las variables de entrada son utilizados para calcular las salidas del modelo.El proceso de muestreo aleatorio se repite hasta que hay un sentido de cmo vara la salida dado los valores de entrada aleatorios.Simulacin ContinuaEn la simulacin continua las variables del sistema son funciones continuas de tiempo.El tiempo es la variable independiente y las variables del sistema evolucionan a medida que pasa el tiempo.La simulacin continua de sistemas hace uso de las ecuaciones diferenciales en el desarrollo del modelo.Simulacin de Eventos DiscretosEn la simulacin de eventos discretos las variables del sistema son funciones discretas en el tiempoEstas funciones discretas en el tiempo resultan en variables del sistema que slo cambian en instantes distintos de tiempoAtributos del M&SHay tres descriptores principales que sirven como atributos del modelo o simulacin:Fidelidad:Trmino utilizado para describir como el modelo o simulacin aproxima lo ms estrechamente posible la realidad.Con frecuencia, el trmino fidelidad es utilizado incorrectamente con la validez para expresar la precisin de la representacin. La validez slo transmite tres constructos de la exactitud del modelo:Realidadcmo se acerca el modelo a la realidadRepresentacinalgunos aspectos son representados, algunos no lo sonRequerimientosdiferentes niveles de fidelidad requeridos para deferentes aplicacionesResolucinTambin conocida como granularidad, es el grado de detalle con el que el mundo real es simulado.EscalaEs el tamao del escenario global o evento que representa la simulacin

Atributos del M&SCon una comprensin de la fidelidad, la resolucin y la escala como atributos individuales podemos tener la habilidad para unir estos atributos entre s.La capacidad de relacionar la fidelidad y la resolucin, la fidelidad y la escala o la resolucin y la escala proporciona una idea de los diferentes tipos de simulacin que estn siendo utilizados hoy en da.

Atributos del M&S Comparacin de Fidelidad y ResolucinComparacin sobre la premisa del supuesto comn de que el incremento de la resolucin, incrementa la fidelidad.Esta premisa no es absoluta, ya que es posible aumentar la resolucin sin aumentar la fidelidad de la simulacin

FidelidadResolucinBajaAltaBajaJuego de mesa-AjedrezSimulacin basada en agentesMultitudAltaSimulador de vuelo de PCMicrosoft Flight SimulatorSimulacin de entrenamiento a nivel de plataformaSimulador de vuelo de una aerolneaAtributos del M&S Comparacin de Fidelidad y EscalaEl supuesto que se mantiene sobre la fidelidad y la escala es que un incremento de la escala resulta en una disminucin de la fidelidadEste supuesto es errneo. A medida que aumenta la escala, es probable que no haya un aumento en el nmero de entidades simuladas

FidelidadEscalaBajaAltaAltaJuego de mesa-BattlegroundJuego online multi-jugador masivoWorld of WarcraftBajaSimulador de combate en el PCDoomVideojuegos de disparo en primera personaHaloAtributos del M&S Comparacin de Resolucin y EscalaEn trminos generales, ms resolucin conduce a una menor escala y viceversa. El incremento en la escala resulta en un decremento en la resolucin.A medida que aumenta la escala, aumenta el nmero de entidades y estas entidades requieren capacidad computacional adicional.

FidelidadResolucinBajaAltaAltaNo es interesanteEntrenamiento por simulacin a nivel operativo--WarSimBajaConflicto armado urbano en el PCShapranel: Urban Warfare 200252No es prcticoProceso de VV&AVV&A es el proceso de determinar si el modelo y/o la simulacin es correctay utilizable para el propsito para el que ha sido diseado.La primera fase, la verificacin, es el proceso de determinar si un modelo representa con precisin la descripcin conceptual y las especificaciones del modelo (verificacin y pruebas del cdigo)La segunda fase, la validacin, es el proceso de determinar el grado en el que el modelo es una representacin exacta del sistema del mundo real desde el punto de vista de la utilizacin prevista del modelo. En esencia, es una medida de la fidelidad del modelo en una aplicacin especfica del modelo.La tercera fase, la acreditacin, es el proceso de certificacin oficial por parte de una autoridad responsable de que el modelo es aceptable para un uso especfico.Tipos de ModelosMtodos de ModeladoModelado Basado en FsicaEl modelado basado en fsica es slidamente fundamentado en matemticas.Un modelo basado en fsica es un modelo matemtico en donde las ecuaciones del modelo se derivan de principios fsicos bsicos. Lo que hace nico a los modelos basados en fsica es el hecho de que las ecuaciones fsicas son modelos en s mismo que no representan realmente cosasson intangibles; por lo tanto, son representaciones de los fenmenos.Los modelos basados en fsica se basan en primeros principio. Estos principios, sin embargo, no garantizan la fidelidad ya que este tipo de modelos no representan todos los aspectos de un sistema, o pueden estar basados sobre supuestos que limitan el uso del modelo para lo que es adecuado slo bajo ciertas condiciones. Pueden haber supuestos u omisiones que afectan la fidelidad.Tipos de ModelosMtodos de ModeladoModelado por Elementos Finitos (MEF)El MEF es el mtodo utilizado para el modelado de objetos grandes o complicados mediante la descomposicin de estos elementos en un conjunto de elementos pequeos.Este tipo de modelado es ampliamente utilizado por la simulacin en ingeniera, particularmente por la ingeniera mecnica y aeroespacial.Estas sub-disciplinas realizan investigaciones que requieren un anlisis estructural o problemas de dinmica de fluidos.El MEF facilita la descomposicin de un objeto grande en un conjunto de objetos ms pequeos etiquetados como elementos.Estos elementos individuales y las relaciones vecinas que ocurren con los elementos en las proximidades estn representados por o una malla de nodos.El estado de los nodos es modelado utilizando ecuaciones basadas en fsica que toman en cuenta el estado actual del nodo, el estado anterior, el estado del vecino ms cercano y cualquier conocimiento de las interacciones entre los vecinosTipos de ModelosMtodos de ModeladoModelado Basado en DatosEl modelado basado en datos resulta de modelos basados sobre los datos que describen los aspectos representados del tema del modelo.el desarrollo del modelo comienza con investigacin avanzado o recoleccin de los datos, que son utilizados en las simulaciones.Las fuentes de datos para este tipo de modelado pueden incluir experiencia real de campo va el mundo real o sistema real, pruebas de funcionamiento y evaluacin de un sistema real, otras simulaciones del sistema e investigacin cualitativa y cuantitativa, as como tambin la opinin de expertos en el tema.El modelo se desarrolla con la idea de que el sistema es ejercido bajo diferentes condiciones con diferentes entradas. A medida que se desarrollan las salidas, los resultados son registrados y tabulados a fin de examinar las respuestas apropiadas siempre que las mismas condiciones y entradas estn presentes en el modelo.El modelado basado en datos a menudo se utiliza cuando el sistema real no puede ser comprometido o cuando el sujeto del modelo es terico.Cuando la fsica del sujeto del modelo no se entiende o cuando los costos computacionales son altos, el modelado basado en datos puede sustituirloTipos de ModelosMtodos de ModeladoModelado Basado en AgentesEl MBA es un importante paradigma de modelado para la investigacin de muchos tipos de fenmenos humanos y socialesTipos de ModelosMtodos de ModeladoModelado AgregadoEste mtodo de modelado permite representar objetos pequeos y acciones de una manera combinada o agregada.Los modelos agregados son ms comnmente utilizados cuando el objetivo del estudio de M&S se enfoca sobre el rendimiento global.Estos modelos son los ms utilizados en los modelos constructivos, no son modelos basados en fsica.Tipos de ModelosMtodos de ModeladoModelado HbridoEl Modelado hbrido implica la combinacin de ms de un paradigma de modelado.Este tipo de modelado se est convirtiendo en una prctica comn entre los analistas de M&S.El modelado hbrido hace uso de varios mtodos de modelado, sin embargo, se encuentra en desventaja ya que la composicin de varios tipos diferentes de modelos es un proceso difcil.Existen muchos otros tipos de modelos. Algunos de ellos incluyen las cadenas de Markov, autmatas de estado finito, los sistemas de partculas, los modelos de colas y las redes de Petri.El reto para el analista es la eleccin del mejor paradigma de modelado que represente el sistema designado y responder las preguntas de investigacin especficas o las necesidades de formacin.CATEGORAS DE m&sModelado & SimulacinCategoras de M&SLa categorizacin de los modelos y las simulaciones en diferentes grupos o conjunto, basados en caractersticas comunes compartidas, facilita una mejor comprensin de lo que hace a algunos modelos y simulaciones similares y algunos diferentes.La categorizacin de los modelos y simulaciones establece lo que puede ser considerado como las coordenadas del espacio de M&S.Hay cuatro dimensiones de categoras:TipoAplicacinAleatoriedadDominio

Categoras de M&STipo El M&S se clasifica en tres tipos que varan segn la operacin y el ambiente:Simulacin en vivoInvolucra personas reales operando en sistemas realesSe esfuerza por aproximar lo ms estrechamente posible la situacin o sistema realPropsito: proporcionar una experiencia significativa y til al aprendiz.Ejemplo: juegos de guerra (entrenamiento militar).Simulacin virtualPersonas reales operando en sistemas simuladosDiseados para sumergir a los usuarios en un entorno realistaEjemplo: simuladores de vuelo, juegos gerenciales.

Categoras de M&STipo Simulacin constructivaGente real manipulando entradas que son llevadas a cabo por personas simuladas operando en sistemas simulados.El resultado esperado de la simulacin constructiva es de que proporcionar un resultado til.

En resumen, las tres categoras se distinguen por la naturaleza de los participantes y los sistemas

Tipos de M&SCategoraParticipantesSistemasEn vivoRealesRealesVirtualRealesSimuladosConstructivaSimuladosSimuladosCategoras de M&SAplicaciones El propsito (o aplicaciones) del desarrollo de modelos y simulaciones varaEntrenamientoEl propsito del entrenamiento es producir aprendizaje en el usuario (o participante)El entorno de entrenamiento o la actividad de entrenamiento debe ser realista hasta el punto de que produce habilidades y/o conocimiento tiles y efectivos.El entrenamiento en un entorno simulado o en una simulacin es seguro, fiable y menos costosoUn inconveniente en el entrenamiento es que tambin puede producir aprendizaje o hbitos negativos

Categoras de M&SAplicaciones AnlisisEs el proceso de llevar a cabo un estudio detallado de un sistema para preparar el diseo, prueba, desempeo, evaluacin y/o prediccin del comportamiento en diferentes ambientes.El sistema puede ser real o ficticio.La simulacin se utiliza con frecuencia para el anlisis, sin embargo, estas simulaciones requieren un mayor grado de fidelidad que las simulaciones desarrolladas para el entrenamiento.Debe haber un diseo experimental cuidadosamente elaborado de tal manera que los ensayos previstos de antemano cubran muchos casos y se ejecute un nmero suficiente de ensayos para lograr significancia estadstica.

Categoras de M&SAplicaciones ExperimentacinSe utiliza para explorar el diseo o el espacio de soluciones.Tambin sirve para comprender mejor una situacin cuya comprensin es incompleta.La experimentacin es comparada con el anlisis, sin embargo, carece de algunas de las estructuras y control encontradas en el anlisis. Simplemente, permite abordar preguntas del tipo qu pasara s.La experimentacin es un proceso iterativo de recoger, desarrollar y explorar conceptos para identificar y recomendar soluciones de valor aadido para el cambio.Categoras de M&SAplicaciones IngenieraLas aplicaciones de ingeniera son utilizadas para el diseo de sistemas. Estos diseos pueden ser probados o cambiados en la simulacin.El fin deseado en una aplicacin de ingeniera es la validez.Las aplicaciones de ingeniera comienzan al nivel de pregrado, en donde a los estudiantes se les ensea el desarrollo de un modelo y las formas de ejecutarsimularel modelo.Las herramientas de simulacin utilizadas en esta aplicacin incluyen herramientas de M&S por elementos finitos, MATLAB (para el modelado de sistemas continuos) y ARENA (para el modelado de sistemas por eventos discretos)Categoras de M&SAplicaciones AdquisicinLa adquisicin implica el proceso de especificacin, diseo, desarrollo e implementacin de nuevos sistemas.El proceso incluye todo el ciclo de vida de un sistema desde su concepcin hasta su disposicin final.El propsito de esta aplicacin es el uso de la simulacin para evaluar el costo-beneficio y poder hacer las correcciones necesarias antes de comprometer recursos en la adquisicin.Categoras de M&SAleatoriedadUn proceso de M&S incluye incertidumbre y variabilidad?La aleatoriedad se compone de dos tipos de simulaciones: determinstica o estocstica.La simulacin determinstica tiene lugar cuando un conjunto dado de entradas produce un determinado conjunto (nico) de resultados. Por lo tanto, estas simulaciones son sin incertidumbre y sin variabilidad.Las simulaciones basadas en fsica y las simulaciones en ingeniera pueden ser simulaciones determinsticas.Para ambos tipos de simulaciones, determinsticas y estocsticas, las salidas estn determinadas por las entradas.La simulacin estocstica acepta variables aleatorias como entradas, lo que lgicamente conduce a resultados aleatorios.La simulacin estocstica es ms difcil de representar y analizar ya que deben ser utilizadas las tcnicas estadsticas apropiadas.La simulacin estocstica es ms comn en los modelado de sistemas por eventos discretos.Categoras de M&SDominioEl dominio de un proceso de M&S se refiere al rea de estudio del proceso.Hay numerosos dominios, y a medida que el M&S sea ms fluido en la comunidad de usuarios, se contar con ms dominios.Los militares han utilizado la M&S por muchos aos y la simulacin militar como dominio tiene una gran asociacin con la investigacin, el desarrollo y los componentes educativos del M&S.En las ltimas dcadas, una serie de otros dominios han realizado avances en la comunidad de M&S: transporte, soporte a la toma de decisiones, entrenamiento y educacin (tambin conocido como aprendizaje basado en juegos), simulacin medica, M&S para las ciencias sociales y entornos virtuales.Ventajas de Utilizar el M&SLa capacidad de elegir correctamente una alternativa de cambio, evaluando todos los aspectos de la propuesta y sin comprometer recursos adicionales.Comprimir y expandir el tiempo de tal manera que se pueda acelerar o frenar comportamientos o fenmenos lo que permite una investigacin en mayor profundidad.Explorar posibilidades en el contexto de polticas, procedimientos operativos y mtodos sin afectar la realidad o el sistema real.Diagnosticar problemas mediante la comprensin de la interaccin entre las variables que componen los sistemas complejosIdentificar restricciones mediante la revisin de los retardos en el proceso, la informacin y los materiales para identificar si la restriccin es el efecto o la causa.Desarrollar la comprensin mediante la observacin de cmo opera el sistema ms que predecir sobre cmo va a operar el sistema.Visualizar el plan con el uso de la animacin para observar la operacin real del sistema u organizacinVentajas de Utilizar el M&SConstruir un consenso para una opinin objetiva ya que el M&S puede evitar inferencias.Prepararse para el cambio, respondiendo a preguntas del tipo qu pasara s en el diseo o modificacin del sistema.Invertir sabiamente ya que los costos de un estudio simulado es mucho menor que los costos de cambiar o modificar el sistema.Se puede hacer un mejor entrenamiento a un menor costo y con menos interrupciones en el puesto de trabajo.Especificar los requisitos para el diseo de un sistema que puede ser modificados para alcanzar el objetivo deseado.