unidad 1 simulacion completa

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Unidad I Wilbert Alberto cambranis gomez

Nombre del alumno:

Wilbert Alberto cambranis gomez

Nombre de la materia:

Simulación

Nombre del docente:

M.I. José Yahvé Contreras De Los Reyes

Matricula:

2123D5416

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Índice

1. introducción a la simulación de eventos discretos 1.1 introducción

1.2 definición y aplicación de la simulación 1.3 estructura y características de la simulación de eventos

1.4 sistemas, modelos y control 1.5 mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable

1.6 etapas de un proyecto de simulación Resumen

Conclusión general de los temas

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Unidad I. Introducción a la simulación de eventos discretos

1.1 Introducción

La planeación e implementación de proyectos complejos en los negocios, industrias y

gobierno requieren de grandes inversiones, razón por la que es indispensable realizar estudios preliminares para asegurar su conveniencia de acuerdo a su eficiencia y ejecución económica para proyectos de cualquier tamaño. Una técnica para ejecutar estudios piloto,

con resultados rápidos y a un costo relativamente bajo, está basado en la modelación y se conoce como simulación. La simulación por computadora intenta modelizar sistemas

reales o hipotéticos por computadora de forma que su funcionamiento puede ser estudiado y podemos predecir su comportamiento.

La historia y la evolución de la simulación por computadora han ido paralelas a la evolución de la Informática. Sus orígenes los encontramos en la segunda Guerra Mundial cuando dos

matemáticos, J.Von Neumann y S.Ulam, tenían el reto de resolver un problema complejo relacionado con el comportamiento de los neutrones. Los experimentos basados en prueba y error eran muy caros y el problema era demasiado complicado para abordarlo mediante

técnicas analíticas. La aproximación que cogieron se basa en la utilización de números aleatorios y distribuciones de probabilidad. El método desarrollado fue llamado "método de Montecarlo" por el paralelismo entre la generación de números aleatorios y el juego de la

ruleta.

Origen de la simulación. En las actividades de la guerra los militares diseñaron e iniciaron lo que pasó a llamarse

Investigación de Operaciones. Los norteamericanos diseñaron en 1940, durante las

operaciones de creación de la bomba de hidrógeno, un método de simulación que

permite predecir sucesos con amplios niveles de acercamiento en las probabilidades de

ocurrencia, proyecto que sería denominado Monte Carlo en el cual trabajaron los

científicos Von Newman y Ulam.

Introducción a la simulación. El poder de la simulación.

El poder de la simulación consiste no sólo en que provee un método de análisis

formal, sino que es capaz de predecir el desempeño de sistemas por más

complejos que sean.

Lo que hace exitoso a un gerente es la habilidad de predecir los resultados de cursos

alternativos de acción. Simulación provee esta amplia visión de lo que puede suceder al tomar una o más decisiones.

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11..22 DDeeffiinniicciióónn yy aapplliiccaacciioonneess ddee llaa SSiimmuullaacciióónn

Simulación: 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 varias estrategias con las cuáles se puede operar el sistema o en otras palabras es una técnica numérica para conducir experimentos en una

computadora digital.

Importancia de la simulación en la Ingeniería.

• 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 entender mejor la operación del sistema, a detectar las variables más importantes que interactúan en el sistema y a entender

mejor las interrelaciones entre estas variables. • 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.

Aplicaciones de la Simulación 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. Análisis de grandes equipos de cómputo. Análisis de un departamento dentro de una fábrica. Adiestramiento de operadores. Análisis financiero de sistemas

económicos. Evaluación de sistemas tácticos o de defensa militar. La simulación se utiliza en la etapa de diseño para auxiliar en el logro o mejoramiento de un proceso o diseño o bien a un sistema ya existente para explorar algunas modificaciones.

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11..33 EEssttrruuccttuurraa yy ccaarraacctteerrííssttiiccaass ddee llaa ssiimmuullaacciióónn ddee eevveennttooss ddiissccrreettooss

También conocida como simulación de tiempo continúo lo cual quiere decir que una vez

iniciado la simulación no se detendrá hasta vela terminado, esta técnica está apoyada en su

totalidad de software especializado tales como arena, ProModel, GPSS, entre otros.

Sus principales características son:

I. Están basadas en su totalidad por actividades lógicas y matemáticas.

II. El modelo va cambiando parcialmente conforme ocurren los eventos.

III. El sistema solo cambia cuando ocurre un evento estos cambios se van registrando

para poder comprender el comportamiento del modelo.

IV. Cuando un evento se realiza el tiempo de la simulación avanza.

V. La lista de eventos pendientes va reduciéndose conforme los eventos se van

realizando.

VI. La ejecución de un evento puede generar nuevos eventos.

VII. Una simulación tiene que poder ser repetida múltiples ocasiones generando los

mismos resultados, siempre y cuando las variables sean las mismas.

Etapas

I. Definición del sistema

Es entender el problema, estudiarlo y analizarlo, para poder interpretar que es lo que

buscamos y que es lo que necesitamos de este modo podemos generar una simulación más

adecuada a lo que nosotros necesitamos

II. Formulación del modelo

Es la creación teórica de un posible modelo que ya hemos delimitado e identificado todas

sus variables que pueden afectar el resultado. Esto es teórico que nos ayudara a introducir

el modelo al software

III. Recolección de datos

Es el proceso de estudiar el sistema he identificar las variables de este. Una vez

identificadas estas variables se tiene que tomar un registro de ellas generando datos

históricos que estadísticamente podrían predecir el comportamiento del sistema. E ahí la

importancia de los datos.

IV. Implementar el modelo en el programa de computadora

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En este paso solo es diseñar una solución a nuestro problema e introducirla a un software

especializado, para que este programa basado en herramientas matemáticas y estadísticas

pueda generar los resultados de un modelo que más se asemejan a la realidad y que es

probable que ocurra.

I. Verificar el modelo

Es la comprobación de que nuestro simulador está bien hecho , tomando en cuenta a todas

nuestras variables y por lo tanto comprobaremos que los resultados obtenidos son los que

deseamos.

II. Validar el sistema

Esto no es más que la aprobación del modelo puesto que ya comprobamos que está bien

diseñado y que cubre nuestras necesidades y está listo para usarse.

III. Experimentar

Esto implica correr varias veces el programa para comparar los resultados y embace a

estos crear nuestra estrategia que solucione nuestros problemas de la forma más eficiente.

IV. Interpretar los datos arrojados por el programa

No es mas que la evaluación de los pro y los contras que genera ese modelo y basándose

en estos datos interpretar si ese sistema es eficiente y factible o definitivamente hay que

intentarlo con otros modelos.

V. Documentar

Es plasmar nuestro modelo ya comprobado y bien definido para poderlo presentar ante los

interesados, capacitarlos y adaptarlos para aplicar este nuevo modelo que tiene por objeto la

mejora.

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11..44 SSiisstteemmaass,, mmooddeellooss yy ccoonnttrrooll

Definición de sistema

Un sistema se define como una colección de elementos que interactúan entre sí para lograr un fin lógico o determinado. El concepto de sistema en general está sustentado sobre el

hecho de que ningún sistema puede existir aislado completamente y siempre tendrá factores externos que lo rodean y pueden afectarlo.

Los objetivos que se persiguen al estudiar uno o varios fenómenos en función de un sistema son aprender cómo cambian los estados, predecir el cambio y controlarlo, todo sistema consta de 3 características; Tienen fronteras, existe dentro de un medio ambiente y tiene

subsistemas, el medio ambiente es el conjunto de circunstancias dentro de las cuales esta una situación problemática, mientras que las fronteras distinguen las entidades dentro de un

sistema de las entidades que constituyen su medio ambiente.

Conceptos Basicos de Sistemas Entidad: "Una entidad es algo que tiene realidad física u objetiva y distinción de ser o de

carácter".

Las entidades tienen ciertas propiedades que los distinguen a unas de otras. Relación: "Relación es la manera en la cual dos o más entidades dependen entre sí".

Relación es la unión que hay entre las propiedades de una o más entidades Estructura: Es un conjunto de relaciones entre las entidades en la que cada entidad tienen

una posición, en relación a las otras, dentro del sistema como un todo. Estado: El estado de un sistema en un momento del tiempo es el conjunto de propiedades

relevantes que el sistema tiene en este momento

Características deseables de un modelo de simulación

1. Que sea completo

2. Adaptabilidad 3. Credibilidad

4. Simplicidad (menor número de parámetros) 5. Factible tanto en Información como en recursos 6. Económico

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11..55 MMeeccaanniissmmooss ddee ttiieemmppoo ffiijjoo yy ttiieemmppoo vvaarriiaabbllee

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 Advance): las comprobaciones y

modificaciones de las variables afectadas se realizan sólo después de la ocurrencia de un

evento. Aquí el incremento de tiempo es variable, va desde la ocurrencia de un evento a otro.

El avance del tiempo de simulación depende de cuál de las aproximaciones se elija. Si se elige

el incremento por eventos, el reloj se inicializa a 0, y se incrementa al siguiente tiempo en que vaya a

ocurrir un suceso, en ese momento, en este momento de actualización del reloj se modifican las

variables que se vean afectadas por la ocurrencia del suceso. Si por el contrario se elige un incremento

de tiempo fijo, el reloj se inicia a 0 y se va actualizando cada vez que pase el incremento de tiempo

fijado.

En esos instantes se observará el sistema para realizar los cambios. En ese momento puede

ocurrir que no haya sucedido ningún cambio o que por el contrario que hayan ocurrido más de un

suceso con lo cual se tendrá que decidir cuál atender antes (por ejemplo dando prioridad a los sucesos).

En esta aproximación pueden ocurrir “errores de redondeo”, que hacen referencia a la diferencia de

tiempo que pasa desde que sucede un suceso hasta que éste se computa (cuando el reloj se incrementa).

Hay que tener cuidado en la elección del incremento de tiempo. Si éste es demasiado pequeño

se realizará trabajo inútil, ya que se comprobarán cambios cuando en realidad no ha ocurrido ningún

suceso. Por el contrario si es demasiado grande se producirán muchos errores de redondeo y la

dinámica del modelo será ineficiente.

Avance del reloj de simulación según los sucesos.

Avance del reloj de simulación en incrementos fijos.

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11..66 EEttaappaass ddee uunn pprrooyyeeccttoo ddee ssiimmuullaacciióónn

1) Definición del sistema

Pare tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis

preliminar del mismo, con el fin de determinar la interacción del sistema con otros sistemas, las restricciones del

sistema, las variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones, la medidas de efectividad que se van a

utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio.

2) Formulación del modelo

Una vez que se está definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, el siguiente paso es

definir y construir el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es

necesario definir todas las variables que forman parte de el, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que

describen en forma completa al modelo.

3) Colección de datos

Es posible que la facilidad de obtención de algunos datos o la dificultad de conseguir otros, pueda influenciar en el

desarrollo y formulación del modelo. Por consiguiente, es muy importante que se definan con claridad y exactitud los

datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados. Normalmente, la información requerida por

un modelo se puede obtener registros contables, de ordenes de trabajo, de órdenes de compra, de opiniones de

expertos y si no hay otro remedio por experimentación.

4) Implementación del modelo en la computadora

Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje como fortran, basic, algol, etc., o si se

utiliza algún paquete como GPSS, simula, simscript, etc., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados

deseados.

5) Validación

Una de las principales etapas de un estudio de simulación es la validación. A través de esta etapa es posible detallar

las deficiencias en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas más comunes de

validar un modelo son:

a) La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.

b) La exactitud con que se predicen datos históricos.

c) La exactitud en la predicción del futuro

d) La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real.

e) La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el

experimento de simulación.

6) Experimentación:

La experimentación con el modelo se realiza después de que este ha sido validado. La experimentación consiste en

generar datos deseados y realizar análisis de sensibilidad de los índices requeridos.

7) Interpretación

En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y en base a esto se toma una decisión.

Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación ayudan a soportar decisiones del tipo semi-

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estructurado, es decir, la computadora en si no toma la decisión, sino que la información que proporciona ayuda a

tomar mejores decisiones y por consiguiente a sistemáticamente obtener mejores resultados.

8) Documentación

Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a

la documentación de tipo técnico, es decir, a la documentación que el departamento de proceso de Datos debe tener

del modelo. La segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo

desarrollado, a través de una terminal de computadora.

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Engineering

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