8/16/2019 Foro Simulacion
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Por que la simulación de montecarlo es una exelente herramienta , para
modelar problemas como los analizados?
La importancia actual del método Montecarlo se basa en la existencia de
problemas que tienen difícil solución por métodos exclusivamente analíticos o
numéricos, pero que dependen de factores aleatorios o se pueden asociar a un
modelo probabilística artificial (resolución de integrales de muchas variables,
minimización de funciones, etc.. !racias al avance en dise"o de los ordenadores,
c#lculos Montecarlo que en otro tiempo hubieran sido inconcebibles, ho$ en día se
presentan como asequibles para la resolución de ciertos problemas.
• %na venta&a de la simulación de Montecarlo seria sobre los resultados
probabilísticos $ gr#ficos $a que, con los probabilísticos muestran lo que
puede suceder $ que tan probable es que suceda un resultado, con los
gr#ficos cuando los datos son generados por Montecarlo se hace f#cil crear gr#ficas para observar cuales son las posibilidades de que algo suceda.
• 'uando se hacen algunas simulaciones es mu$ difícil modelar diferentes
combinaciones de valores de entrada, pero al utilizar la simulación de
Montecarlo se puede ver qué valores tiene exactamente cada variable, al
igual que se puede relacionar distintas variables de entrada para averiguar
con certeza porque ciertos valores tienen cambios repentinos
paralelamente.
• tra venta&a que se puede mencionar serian que cuando se tienen pocos
resultados, se hace m#s difícil ver lo que afecta el resultado, en cambiocuando se utiliza simulación Montecarlo se hace m#s f#cil que vea cuales
son las variables que influ$en m#s en los resultados.
)esventa&as
*ablando del método de la agu&a de bufón, que es una aplicación del método
Montecarlo su desventa&a es que solo se puede aplicar en medios que
contienen geometrías planas.
tra desventa&a seria+ al tener un modelo de simulación las salidas producidas
es aleatorias $ deben ser tratadas como lo que son, es decir como una
estimación solamente, también que al suponer valores para realizar la
simulación el sistema puede ser mu$ poco realista.
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ambién podemos destacar como desventa&a que si son modelos de
simulación mu$ comple&os pueden requerir mucho tiempo para construirlos.
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• Una ventaja de la simulación de Montecarlo seria sobre los resultados
probabilísticos y gráfcos ya que, con los probabilísticos muestran lo que
puede suceder y que tan probable es que suceda un resultado, con losgráfcos cuando los datos son generados por Montecarlo se hace ácilcrear gráfcas para observar cuales son las posibilidades de que algosuceda.
• uando se hacen algunas simulaciones es muy diícil modelar dierentes
combinaciones de valores de entrada, pero al utili!ar la simulación deMontecarlo se puede ver qu" valores tiene e#actamente cada variable,al igual que se puede relacionar distintas variables de entrada paraaveriguar con certe!a porque ciertos valores tienen cambios repentinosparalelamente.
• $tra ventaja que se puede mencionar serian que cuando se tienen pocos
resultados, se hace más diícil ver lo que aecta el resultado, en cambiocuando se utili!a simulación Montecarlo se hace más ácil que veacuales son las variables que in%uyen más en los resultados.
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1. Por que la simulación de montecarlo es una exelente herramienta , para
modelar problemas como los analizados?
La importancia actual del método Montecarlo se basa en la existencia de
problemas que tienen difícil solución por métodos exclusivamente analíticos onuméricos, pero que dependen de factores aleatorios o se pueden asociar a un
modelo probabilística artificial (resolución de integrales de muchas variables,
minimización de funciones, etc.. !racias al avance en dise"o de los ordenadores,
c#lculos Montecarlo que en otro tiempo hubieran sido inconcebibles, ho$ en día se
presentan como asequibles para la resolución de ciertos problemas.
La simulación, como lo hemos visto es el proceso de construir unmodelo matem#tico o lógico de un sistema o problema de decisión,experimentando con el modelo para obtener luces sobre el comportamiento delsistema o elementos que permitan seleccionar la me&or alternativa para el
problema de decisión.
2. Cuáles son las dificultades a las que usted cree se debieron enfrentar los actoresque realizaron la investiación a cada uno de los modelos a la luz de lametodolo!a, que se requiere para llevar a cabo un estudio de simulación?
Los autores debieron probar muchas veces con experimentos mentales las milesde posibilidades, $ en cada etapa determinar por casualidad un n-mero aleatoriodistribuidos seg-n las probabilidades que sucedería para tener una idea delproceso.
". Como cree que se podria solucionar el problema, al que se enfrentan en laaplicación real?
Mediante el avance tecnológico $ con personas especializadas en el tema del
avance de la ciencia que se presentan ho$ en día los cuales son asequibles para
la resolución de problemas, la base es la generación de n-meros aleatorios de los
que sirven para calcular probabilidades que han hecho que la técnica de
simulación sea una de las herramientas m#s ampliamente usadas en el an#lisis de
sistemas. or otra parte que sea de ma$or entendimiento para las personas $ que
sirva como una herramienta flexible que dé resultados positivos $ no respuestas
incoherentes.
#. Principales $enta%as del &etodo de &ontecarlo?
• La utilización de este método en cuanto a la conducta habitual de un cliente
$ como tal este sistema nos da una visualización de posibilidades hacia lamisma.
• /s posible visualizar con precisión las variables que influ$en en un
resultado.
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• 0e pueden evidenciar los valores exactamente de cada variable, al igual
que se puede relacionar distintas variables de entrada para averiguar concerteza valores que tienen cambios repentinos.
• Muestra lo que puede suceder $ que tan probable es que suceda un
resultado, con los gr#ficos cuando los datos son generados por Montecarlo se
facilita crear gr#ficos para observar cuales son las probabilidades de que algosuceda.
• /s f#cil ver cu#les son las variables que influ$en m#s en los resultados.
'. (esventa%as del &)todo de &ontecarlo?
• /l desarrollo de un modelo puede ser costoso, laborioso $ lento.
• /xiste la posibilidad de errores. La experimentación se lleva a cabo con un
modelo $ no con el sistema real+ entonces, si el modelo est# mal o se cometenerrores en su mane&o, los resultados también ser#n incorrectos.
1o se puede conocer el grado de imprecisión de los resultados. or lo general el
modelo se utiliza para experimentar situaciones nunca planteadas en el sistema
real, por lo tanto no existe información previa para estimar el grado de
correspondencia entre la respuesta del modelo $ la del sistema real.
1o siempre proporciona un resultado correcto $ se pueden cometer errores, $a
que la simulación puede arro&ar resultados incorrectos.
Los resultados en cuanto a las salidas producidas es aleatoria $ deben ser
tratadas como una estimación solamente, $ también que al suponer valores para
realizar la simulación el sistema puede ser mu$ poco realista.
ara los modelos de simulación mu$ comple&os se puede requerir mucho tiempo
para construirlos.
0olo se pueden aplicar en modelos que tienen geometría plana.
http233nosvamosamontecarlo.blogspot.com345663663venta&as7$7desventa&as7de7
montecarlo.html
https233cuantozombi.com345643663683monte7carlo3
http://nosvamosamontecarlo.blogspot.com/2011/11/ventajas-y-desventajas-de-montecarlo.htmlhttp://nosvamosamontecarlo.blogspot.com/2011/11/ventajas-y-desventajas-de-montecarlo.htmlhttps://cuantozombi.com/2012/11/17/monte-carlo/https://cuantozombi.com/2012/11/17/monte-carlo/http://nosvamosamontecarlo.blogspot.com/2011/11/ventajas-y-desventajas-de-montecarlo.htmlhttp://nosvamosamontecarlo.blogspot.com/2011/11/ventajas-y-desventajas-de-montecarlo.html