Introducción a la simulación computarizada

Introducción a la simulación computarizada
Introducción a la simulación
computarizada
Autores:
Prog. Catalina Salvati
Prog. Leandro Cofre
Prog. Francisco Suárez
Base teórica del proyecto final de la carrera de Lic. en Sistemas
Universidad FASTA Bariloche
Índice
INTRODUCCIÓN
1
CONTENIDO
¡ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO.
DEFINICIÓN
1
ETAPAS PARA REALIZAR UN ESTUDIO DE SIMULACIÓN
2
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA SIMULACIÓN POR COMPUTADORA
3
TIPOS DE SIMULACIÓN
4
I
Introducción a la simulación computarizada
Introducción
En términos generales, simulación es la experimentación con un modelo de una
hipótesis o un conjunto de hipótesis de trabajo. De manera que la simulación tiene un
origen tan antiguo como el Renacimiento Italiano, con los modelos desarrollados por
Leonardo Da Vinci. Pero es solo con la llegada de las computadoras que los intentos de
construir este modelo resultaron más eficientes.
La primera simulación computarizada se desarrolló durante la Segunda Guerra
Mundial. En el contexto del Proyecto Monte Carlo, los científicos John von Neumann y
Stanislaw Ulam definieron un método que posibilitó la realización de experimentos con
muestreos de números pseudoaleatorios en una computadora. De esta forma la
simulación comenzó tener un sinnúmero de aplicaciones, entre las que se encuentra el
objeto de nuestra investigación: El tránsito.
Definición
Veamos ahora una definición clara del tipo de simulación que nos interesa. H.
Maisel y G. Gnugnoli, la definen como:
"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 cuales se
puede operar el sistema."
Así, una simulación acertada nos permitirá conocer el comportamiento de
nuestro objeto de estudio en determinadas condiciones y realizar predicciones
ajustadas a la realidad.
0BIntroducción
1
Introducción a la simulación computarizada
Etapas para realizar un estudio de simulación
Se ha escrito mucho acerca de los pasos necesarios para realizar un estudio de
simulación. Sin embargo, la mayoría de los autores opinan que los pasos necesarios
para llevar a cabo un experimento de simulación son:
- Definición del sistema. Para 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, las
medidas de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los
resultados que se esperan obtener del estudio.
- Formulación del modelo. Una vez que están definidos con exactitud los
resultados que se esperan obtener del estudio, el siguiente paso es definir y construir
el modelo con el que se construirán los resultados deseados. En la formulación del
modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de él, sus relaciones
lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa al modelo.
- Colección de datos. Es posible que la facilidad de obtención de algunos datos
o la dificultad de conseguir otros, pueda influenciar 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 de registros
contables, de órdenes de compra, de opiniones de expertos y si no hay otro remedio
por experimentación.
- Implementación el modelo en la computadora. Con el modelo definido, el
siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje estructurado o algún paquete
como GPSS, simula, simscript, etc., para procesarlo en la computadora y obtener los
resultados deseados.
- Validación. Una de las principales etapas de un estudio de simulación es la
validación. A través de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulación del
modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas más comunes de validar un
modelo son:
1. La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.
2. La exactitud con que se predicen datos históricos.
3. La exactitud en la predicción del futuro.
4. La comprobación de falla del modelo de simulación a utilizar datos que hacen
fallar al modelo real.
5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los
resultados que arroje el experimento de simulación.
- Experimentación. La experimentación con el modelo se realiza después de que
éste ha sido validado. La experimentación consiste en generar los datos deseados y en
realizar análisis de sensibilidad de los índices requeridos.
- 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 tomar decisiones del tipo semiestructurado, es decir, la computadora en sí no toma la decisión, sino que la
2BEtapas para realizar un estudio de simulación
2
Introducción a la simulación computarizada
información que proporciona ayuda a tomar mejores decisiones y por consiguiente a
sistemáticamente obtener mejores resultados.
- 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 Procesamiento 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.
Ventajas y desventajas
computadora
de
la
simulación
por
La simulación asistida por computadora presenta ciertas desventajas:
1. Los resultados numéricos obtenidos se basan en el conjunto específico
de números aleatorios, cuyos valonas corresponden a sólo uno de los
resultados posibles Por tanto, los valores finales reportados en una
simulación son sólo estimaciones de los valores reales que está
buscando.
2. Para obtener estimaciones más exactas y para minimizar la probabilidad
de tomar una mala decisión, usted debería
a. hacer un gran número de ensayos en cada simulación y/o ;
b. repetir toda la simulación un gran número de veces. Para
problemas mas complejos, un gran número de repeticiones
puede requerir cantidades significativas de tiempo de cómputo.
3. Cada simulación requiere su propio diseño especial para imitar el
argumento real bajo investigación y su propio programa de
computadora asociado. Aunque es posible aprender y usar paquetes de
software especializados, el esfuerzo de desarrollo en el diseño y
programación de simulaciones del mundo real es extremadamente
tardado.
4. Siempre quedarán variables por fuera que, si hay mala suerte, pueden
cambiar completamente los resultados en la vida real que la simulación
no previó... en ingeniería se "minimizan riesgos, no se evitan".
5. Como resultado de estas desventajas, usted debería intentar resolver su
problema usando técnicas analíticas siempre que sea posible. Hacer esto
requiere menos esfuerzo y da como resultado respuestas exactas en vez
de estimaciones.
No obstante, a pesar de las desventajas, la simulación por computadora es una
de las técnicas más comúnmente usadas porque ofrece las siguientes ventajas:
1. La simulación le permite analizar grandes problemas complejos para los
que no están disponibles resultados analíticos. De hecho, la mayoría de
los problemas de mundo real encajan en esta categoría. La simulación
proporciona una alternativa práctica.
2. Como con cualquier forma de simulación, la simulación por computadora
permite que el tomador de decisiones experimente con muchas políticas
y argumentos diferentes sin cambiar o experimentar realmente con el
3BVentajas y desventajas de la simulación por computadora
3
Introducción a la simulación computarizada
sistema existente real. Por ejemplo, con una simulación por
computadora, usted puede estudiar el impacto de añadir una nueva
estación de trabajo a una línea de producción sin tener que organizar la
estación de trabajo físicamente.
3. La simulación por computadora le permite comprimir tiempo. Por
ejemplo, usted puede estudiar el impacto a largo plazo de una política
para un banco durante todo un año en una simulación por computadora
que dura unos cuantos minutos. La alternativa de implantar realmente
la política y observar sus resultados en un año tal vez no sea práctica.
4. Algunas técnicas analíticas requieren de experiencia matemática
sofisticada, tanto para utilizarlas como para comprenderlas. Una
simulación por computadora pueda requerir pocas o ningunas
matemáticas complejas y por tanto, puede ser intuitivamente más
comprensibles. Por esta razón, la simulación por computadora puede
usarse aún cuando el problema pueda analizarse usando técnicas
matemáticas.
Tipos de simulación
1. Simulación Discreta: “modelación de un sistema [...] por medio de una
representación en la cual el estado de las variables cambian
instantáneamente en instante de tiempo separados. (En términos
matemáticos [...] el sistema solo puede cambiar en instante de tiempo
contables) *
2. Simulación Continua: “modelación [...] de un sistema por medio de una
representación en la cual las variables de estado cambian
continuamente en el tiempo. Típicamente, los modelos de simulación
continua involucran ecuaciones diferenciales que determinan las
relaciones de las tasas de cambios de las variables de estado en el
tiempo. #
3. Simulación Combinada Discreta-Continua: modelación de un sistema por
medio de una representación en la cual unas variables de estado
cambian continuamente con respecto al tiempo y otras cambian
instantáneamente en instante de tiempo separados.
Es una simulación en la cual interactúan variables de estado discretas y
continuas.
Existen tres tipos de interacciones entre las variables de estado de este
tipo de simulaciones:
•
Un evento discreto puede causar un cambio discreto en el valor de
una variable de estado continua.
*
Law, Averrill y Kelton, David. Simulation Modeling and Analysis. Tercera Edición.
McGraw Hill. 2004 pp. 6
#
Law, Averrill y Kelton, David. Simulation Modeling and Analysis. Tercera Edición.
McGraw Hill. 2004 pp. 87
4BTipos de simulación
4
Introducción a la simulación computarizada
•
Un evento discreto puede causar que la relación que gobierna una
variable de estado continua cambie en un instante de tiempo en
particular.
•
Una variable de estado continua de punto de partida puede causar
que un evento discreto ocurra, o sea, programado. ∇
4. Simulación Determinística y/o Estocástica: una simulación determinística
es aquella que utiliza únicamente datos de entra determinísticos, no
utiliza ningún dato de entrada azaroso. En cambio un modelo de
simulación estocástico incorpora algunos datos de entrada azarosos al
utilizar distribuciones de probabilidad.
5. Simulación estática y dinámica: La simulación estática es aquella en la
cual el tiempo no juega un papel importante, en contraste con la
dinámica en la cual si es muy importante.
6. Simulación con Orientación hacia los eventos: modelaje con un enfoque
hacia los eventos, en el cual la lógica del modelo gira alrededor de los
eventos que ocurren instante a instante, registrando el estado de todos
los eventos, entidades, atributos y variables del modelo en todo
momento.
7. Simulación con Orientación hacia procesos: modelaje con un enfoque de
procesos, en el cual la lógica del modelo gira alrededor de los procesos
que deben seguir las entidades. Es cierta forma, es un modelaje basado
en un esquema de flujo grama de procesos, el cual se hace es un
seguimiento a la entidad a través de la secuencia de procesos que debe
seguir.
El lenguaje de simulación SIMAN empleado por el programa de
simulación Arena opera bajo una orientación hacia procesos.
∇
Pritker (1995, p. 61-62) en LAW, KELTON op.cit pp. 89
4BTipos de simulación
5
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