INSTITUTO TECNOLOGICO DE VILLAHERMOSA
Alumnos:
Carlos Augusto Flores Rivera
Luis Fernando García Guzmán
Catedrático:
M.C Javier Zinath Geronimo
Materia:
Simulación
“INTRODUCCION A LA SIMULACION DE EVENTOS”
Unidad 1
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Introducción a la simulación de eventos: un enfoque práctico - Prof. Malagon Tejeda, Apuntes de Modelación Matemática y Simulación
Una introducción detallada a la simulación de eventos discretos, abordando conceptos clave como la estructura y características de la simulación, mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable, etapas de un proyecto de simulación y aplicaciones en diferentes áreas. Además, se proporciona una estructura para la simulación de eventos y se discuten los modelos, sistemas y control.
Tipo: Apuntes
2023/2024
1 / 16
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INSTITUTO TECNOLOGICO DE VILLAHERMOSA
Alumnos: Carlos Augusto Flores Rivera Luis Fernando García Guzmán Catedrático: M.C Javier Zinath Geronimo Materia: Simulación
“INTRODUCCION A LA SIMULACION DE EVENTOS”
Unidad 1
INDICE
1.1. Introducción………………………………………………………………………… 1.2. Definiciones y Aplicaciones………………………………………………………4, 5 1.3. Estructura y características de la simulación de eventos discretos……………………………………………………………….. 6, 7, 8 1.4. Sistemas, Modelos y Control……………………………………………………9, 10 1.5. Mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable…………………………………… 1.6. Etapas de un Proyecto de simulación……………………………………12, 13, 14 Referencias bibliográficas …………………………………………………………….. Mapa conceptual ………………………………………………………………………...
1.2 DEFINICIONES Y APLICACIONES
En Simulación se usa una computadora para evaluar un modelo numéricamente en un período de tiempo de interés. Durante este período se recolectan datos para estimar las características verdaderas del sistema. La razón de la Simulación
- No se puede o debe interrumpir el sistema.
- No es costeable experimentar con el sistema.
- Es imposible: el sistema no existe.
- El sistema es demasiado complejo para usar una solución analítica. Aplicaciones de la simulación La simulación es una técnica que puede ser aplicada a una gran cantidad de áreas, debido a que los avances tecnológicos y la disponibilidad de software que existen actualmente, hacen de ella una herramienta muy útil. Los siguientes son algunos ejemplos de las aplicaciones de la simulación en algunas áreas de estudio: De manera general: Sistema de colas. Sistema de inventarios Proyecto de inversión. Sistemas económicos Estados financieros. Problemas industriales. Problemas económicos Problemas conductuales y sociales
Sistemas biomédicos Sistemas Justo a tiempo Sistemas de Logística De manera particular:
- Planeación del flujo de producto.
- Reducción del tiempo de ciclo en producción.
- Planeación de los recursos de un sistema.
- Asignación de prioridades a trabajos que se realizarán.
- Análisis de cuellos de botella.
- Mejoramiento de la productividad.
- Reducción de costos.
- Reducción de inventarios.
- Análisis de distribución de planta.
- Balanceo de líneas.
Esta técnica está apoyada en su totalidad por software especializado tales como, arena, ProModel, GPSS,etc. Características:
- Está basado en su totalidad por actividades lógicas y matemáticas
- El modelo va cambiando parcialmente conforme ocurren los eventos
- El sistema solo cambia cuando ocurre un evento, estos cambios se van registrando para poder comprender el comportamiento del modelo
- Cuando un evento se realiza el tiempo de la simulación avanza
- Las listas de eventos pendientes van reduciéndose conforme los eventos se van realizando
- La ejecución de un evento, puede generar nuevos eventos
- Una simulación tiene que ser repetida múltiples ocasiones, generando los mismos resultados, siempre y cuando las variaciones sean las mismas Etapas: 1.- 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 2.- 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. 3.- Recolección de datos Es el proceso de estudiar el sistema e 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. 4.-Implementar el modelo en el programa de computadora En este paso solo es diseñar una solución a nuestros problemas e introducirlas a un software especializado. 5.-Verificar el modelo Es la comprobación de que nuestro simulador está bien hecho, tomando en cuenta todas nuestras variables y por lo tanto comprobaremos que los resultados son los que esperamos. 6.- Validar el sistema
Es la aprobación del modelo, puesto que se comprueba que esta bien diseñado y listo para usarse. 7.- Experimentar Implica correr varias veces el programa para comparar los resultados. 8.- Interpretar los datos arrojados por el programa La evaluación de las ventajas y desventajas que genera el modelo 9.- Documentar Es plasmar el modelo ya comprobado y bien definido, para poder presentarlo ante los interesados.
Controles: Los controles dictaminan como, cuando y donde se ejecutan las actividades. Los controles imponen orden al sistema. Ejemplos: planes y programas de producción. Definición y tipos de modelos Un modelo es una representación de un sistema, diferente al sistema mismo. Estructura de los modelos de simulación. Los componentes son las partes constituyentes del sistema. También se les denomina elementos o subsistemas. Las variables son aquellos valores que cambian dentro de la simulación y forman parte de funciones del modelo o de una función objetivo. Los parámetros son cantidades a las cuales se les asignar valores, una vez establecidos los parámetros, son constantes y no varían dentro de la simulación. "Las relaciones funcionales muestran el comportamiento de las variables y parámetros dentro de un componente o entre componentes de un sistema. Estas características operativas pueden ser de naturaleza determinística o estocástica. Las relaciones determinísticas son identidades o definiciones que relacionan ciertas variables o parámetros, donde una salida de proceso es singularmente determinada por una entrada dada. Las relaciones estocásticas son aquellas en las que el proceso tiene de manera característica una salida indefinida para una entrada determinada. Las restricciones son limitaciones impuestas a los valores de las variables o la manera en la cual los recursos pueden asignarse o consumirse. En las funciones de objetivos se definen explícitamente los objetivos del sistema y cómo se evaluarán, es una medida de la eficiencia del sistema. Características deseables de un modelo de simulación
- Que sea completo
- Adaptabilidad
- Credibilidad
- Simplicidad (menor número de parámetros)
- Factible tanto en Información como en recursos
- Económico (EL COSTO MÁXIMO DEL MODELO DEBE SER EL MÍNIMO BENEFICIO QUE SE OBTIENE)
1.5 MECANISMOS DE TIEMPO FIJO Y TIEMPO VARIABLE
La naturaleza propia de la dinámica de los modelos de simulación de eventos discretos requiere que se lleve un registro de los Valores actuales del tiempo simulado conforman la simulación se ejecuta, y también se requiere de un mecanismo de alcance del tiempo de un valor a otro. Por ello, introduciremos de nuestro modelo de simulación una variable que más proporcionará el valor actual del tiempo simulado y lo llamaremos reloj de simulación Mecanismo de tiempo fijo: este tipo de mediciones será cada determinado lapso de tiempo igual, es decir se cuantifican a los datos en un determinado tiempo histórico. Como el número de accidentes en un año. Mecanismo de tiempo variable: este tipo de mediciones se lleva a cabo en tiempos variables, es decir se, agrega cada ciclo de tiempo al momento de realizar la medición, por ejemplo, cada cuando sucede un tornado. Otros dos factores que inciden en la construcción del diagrama de flujo del programa: elegir un mecanismo de avance del tiempo y el lenguaje de programación que se seleccione Hay fundamentalmente dos formas de considerar el avance del tiempo en un modelo de simulación. INCREMENTOS FIJOS DE TIEMPO: se considera un intervalo fijo del tiempo y el estado de los modelos se comprueba después de transcurrido cada uno de estos incrementos constantes.
Consiste en analizar el modelo con personas familiarizadas con la operación del sistema. Es el proceso de demostración de que el modelo trabaja como se intentó. Construcción del modelo Lenguaje a utilizar o qué paquete para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseados. Esta es una etapa de traducción del modelo a un lenguaje de programación. Realización de pruebas piloto Obtener información y poder realizar la validación de la simulación del modelo. Validación del programa Es el proceso mediante el cual se comprueba si los datos que arroja la simulación son parecidos a los del sistema real. Comparar los resultados de la simulación con los del sistema real, para detallar deficiencias en la formulación del modelo o en los datos alimentados a él. La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación La exactitud con que se predicen los datos históricos La exactitud en la predicción del futuro La exacta comprobación de falla del modelo de la simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación. Diseño de experimentos Determinar el número de simulaciones independientes (replicaciones) para cada alternativa, especificando claramente su tiempo y sus condiciones iniciales.
Corrida del programa De acuerdo con el número de replicaciones obtenidas en el paso anterior, se procede a su realización. Análisis de resultados Análisis de la información generada en el paso anterior, se estiman medidas de desempeño para determinar el mejor sistema con respecto a alguna de ellas. Documentación e implementación de resultados Para tener las condiciones necesarias para la implementación de resultados
- MAPA CONCEPTUAL UNIDAD