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SIMULACION DEFINICION PREVIA DE SISTEMA Un sistema es un conjunto de elementos relacionados entre sí, y tienen cierta afinidad en cuanto a su propósito. Un conjunto de entidades que actúan e interactúan para la realización de un fin lógico. El comportamiento en el tiempo de un sistema puede ser estudiado por medio de SIMULACION

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SIMULACION

DEFINICION PREVIA DE SISTEMA

Un sistema es un conjunto de elementos relacionados entre sí, y tienen cierta afinidad en cuanto a su propósito.

Un conjunto de entidades que actúan e interactúan para la realización de un fin lógico.

El comportamiento en el tiempo de un sistema puede ser estudiado por medio de SIMULACION

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Ej SISTEMA: ATENCION EN UN HOSPITAL

SALA DE HOSPITALIZACION

QUIROFANO

SALA DE RECUPERACION

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Ej SISTEMA: FABRICA MANUFACTURERA

OFICINA DE ABASTECIMIENTO

DEPTO. DE PRODUCCION

OFICINA DE COMERCIALIZACION

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SIMULACION

La experiencia es el mejor maestro?ES UN PROCESO NUMERICO DISEÑADO PARA EXPERIMENTAR EL COMPORTAMIENTO DE UN SISTEMA EN EL TIEMPO

ES UNA TECNICA CUANTITATIVA QUE UTILIZA UN MODELO COMPUTARIZADO PARA REPRESENTAR LA TOMA REAL DE DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

ES IMITAR EL DESEMPEÑO DE UN SISTEMA REAL, ES CONSTRUIR PARTE POR PARTE DE CADA COMPONENTE Y EVENTO

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TIPOS DE SIMULACION

SIMULACION DISCRETA: Si el cambio de las variables de estado puede ser descrito por puntos contables en el tiempo

Ej. BANCO

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SIMULACION CONTINUA

Un sistema es Continuo, si el cambio de las variables de estado tienen un comportamiento continuo a través del tiempo.

Ej: Vuelo de un Avión (la potencia del motor, la dirección y velocidad del viento, etc.)

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TECNICAS DE SIMULACION

TECNICA DE MONTECARLO: SIMULACION EN UN SISTEMA ESTATICO, EN UN DETERMINADO PUNTO DEL TIEMPODINAMICA DE SISTEMAS: REPRESENTACION DEL SISTEMA TOMANDO EN CUENTA EL TIEMPO

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La simulación no es una técnica de optimización. Es una técnica para estimar las medidas de desempeño del sistema

Simulador

Salida: Medidas de eficacia

Entrada: Decisiones y valores paramétricos

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ESQUEMA DE COMPORTAMIENTO

LLEGADAS

ATENCION

QUIROFANO

SALIDAS

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COMPONENTES

ENTRADAS: Los datos de entrada deben REPRESENTAR una condición inicial:

Condición Inicial, Son los valores de las variables que expresan el estado inicial del sistema. Ej.: HOSPITAL. Nro. De pacientes en Espera

Ej. TIENDA DE VENTA/ALQUILER: Productos en estante listos para la venta

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Variables Determinísticos (Valores Puntuales)Ej.: BANCO, El Nro. de Cajeros

Ej.: TIENDA, El precio de venta, la cantidad disponible, la longitud de la simulación (4 semanas)

Ej.: HOSPITAL, Nro. De camas, Universo de pacientes

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Datos Probabilísticos (Valores inciertos, posibles de explicarse por distribuciones de probabilidad

Ej.: BANCO, Hora de llegada del cliente

Ej.: TIENDA, Cantidad de productos vendidos en el día

Ej.: HOSPITAL, tiempo de atención quirurgica

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DISEÑO DE LA SIMULACION (COMPUTADORA)

Proceso y Almacenado (Contabilidad), Consiste en diseñar un método sistemático para almacenar y procesar todos los valores de entrada y para realizar los cálculos necesarios para obtener los valores de salida.

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MECANISMO OPERATIVO (CORRIDA)

REQUIERE LA GENERACION DE UN PROCESO ALEATORIO (Variables

Aleatorias proporcionan un factor estocástico en la simulación)

Utilizar Números Aleatorios para asociar el comportamiento de una variable

aleatoria

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NUMEROS ALEATORIOS (Deben ser uniformemente distribuido

• Medio Físico: Ruleta

•Números Seudoaleatorios, que son generados por procesos iterativos

•Simulación Discereta: Variables Aleatorias Discretas

•Dinámica de Sistemas: Variables Aleatorias Continuas

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SALIDAS:     Objetivo de un estudio que tiene la forma de un valor numérico específico.

Ej.: BANCO, La longitud máxima de la fila

Ej.: TIENDA, La Ganancia esperada en un mes

Ej.: HOSPITAL, tiempo de permanencia en el sistema

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SALIDAS

MEDIDAS DE DESEMPEÑO(Variables Aleatorias: Medias,

Desviaciones, IC)

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VALIDACION ESTADISTICA

SIMULACION 1: DATOS DE SALIDA X1 SIMULACION 2: DATOS DE SALIDA X2

(INDEPENDIENTES)

UTILIZAR METODOS ESTADISTICOS DE VALIDACION       

* Reducción de Varianza.

  Pruebas de bondad de ajuste.

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Inicio

Paso1: Clasificación del problema

Paso2: Identificación de los componentes de una simulación

Paso3: Diseño de la simulación por Computadora.

Paso4: Validación estadística.

Fin

Paso5: Método de Prueba y error