temario simulacion

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Unidad 1 Introduccion Simulacion Eventos Discretos 1.1 Introduccin 1.2 Definiciones Aplicaciones Simulacion Eventos Discretos 1.3.Estructura Caracterstica Simulacion Eventos Discretos 1.4 Sistemas Modelos y Control 1.5. Mecanismos de Tiempo Fijo y tiempo variable 1.6 Etapas Proyecto Simulacion 1.6.1. Formulacion del problema 1.6.2. Analisis y recoleccion de datos 1.6.3. Desarrollo del modelo 1.6.4. Verificacion y validacion 1.6.5. Experimentacion y optimizacion 1.6.6. Experimentacion de resultados Unidad 2 Numeros Aleatorios y Pseudoaleatorios 2.1 Numeros Aleatorios Definicion Propiedades generadores y tablas 2.2. Numeros Pseudoaleatorios propiedades 2.2.1 Tecnicas para generar numeros Pseudoaleatorios 2.2.1.1 Metodos de centros al cuadrado 2.2.1.2 Metodos de congruencia multiplicativo y mixto 2.3 Pruebas de Aleatoriedad 2.4 Metodo de MonteCarlo 2.4.1 Simulacion Procesos Aleatorios (usando nmeros ) manuales y usando Lenguajes de propsito general como C, C++, Delphi, Visual,etc. de problemas aplicados a servicios, sistemas productivos, de calidad, de inventarios, econmicos, etc. Unidad 3 Generacion De Variables Aleatorias Introduccion 3.2. Metodos para generar Variables Aleatorias

3.2.1 Transformada Inversa, aceptacin - rechazo, convolucin, directos. 3.2.1.1 Generacion Variables Aleatorias Discretas : distribuciones poisson, binomial, y geomtrica 3.2.1.2 Generacion Variables Aleatorias Continuas : distribuciones uniforme, exponencial, normal, Erlang, Gamma, Beta, y Triangular 3.2.2. Distribuciones Empiricas de probabilidad 3.2.3 Simulacion de procesos Aleatorios manuales y usando Variables Aleatorias usando lenguajes de propsito general: C, C++, Delphi, Visuals, de problemas aplicados a servicios, sistemas productivos, de calidad, de inventarios, econmicos, etc. Unidad 4 Lenguajes de Simulacin y Simuladores de Eventos Discretos 4.1 Lenguajesde Simulacion y Simuladores 4.1.1 Caracteristicas aplicacion y uso lenguajes Slam Ecsl Siman Gpss 4.1.2 Simuladores Promodel Taylor Ed Arena WITNESS , etc 4.2 Aprendizaje y Uso de un Simulador 4.2.1 Caracteristicas del software 4.2.2 Elementos del modelo 4.2.3 Menus principales 4.2.4 Construccion del modelo 4.2.5 Practicas usando el simulador de problemas aplicados a servicios, sistemas productivos, de calidad, de inventarios, econmicos, etc. Unidad 5 Proyecto de Aplicacion

UNIDAD 1. INTRODUCCIN SIMULACIN EVENTOS DISCRETOS1.1 INTRODUCCIN

Las primeras referencias sobre simulacin se encuentran hacia el ao 1940, cuando Von Neumann y Ullman trabajaron sobre la simulacin del flujo de neutrones para la construccin de la bomba atmica en el proyecto Montecarlo. Desde entonces se conocan las tcnicas de simulacin como procesos Montecarlo, aunque en la actualidad se diferencian ambas cosas, siendo los segundos un tipo particular de simulacin. Tambin se realiz un proceso de simulacin para el proyecto APOLLO dentro del plan espacial de la N.A.S.A, acerca del movimiento dentro de la atmsfera de la luna. Actualmente, la simulacin es una poderosa tcnica para la resolucin de problemas. Sus orgenes estn en la teora de muestreo estadstico y anlisis de sistemas fsicos probabilsticas complejos. El aspecto comn de ambos es el uso de nmeros y muestras aleatorias para aproximar soluciones. Una de las ms famosas aplicaciones de muestras aleatorias, ocurre durante la segunda guerra mundial, cuando la simulacin se utiliz para estudiar el flujo de neutrones dentro del desarrollo de la bomba atmica. Esta investigacin era secreta y le dieron un nombre en cdigo: MonteCarlo. Este nombre se mantiene, y durante mucho tiempo se usaba para hacer referencia a algunos esfuerzos en simulacin. Pero el trmino mtodos MonteCarlo, se refiere actualmente a una rama de las matemticas experimentales que trata con experimentos de nmeros aleatorios, mientras que el trmino simulacin, o simulacin de sistemas, cubre una tcnica de anlisis ms prctico. Vamos a ver tcnicas que utilizan los computadores para imitar, o simular, el comportamiento de sistemas del mundo real. Para estudiar cientficamente estos sistemas, a menudo se han de hacer una serie de suposiciones acerca de cmo trabaja ste. Estas suposiciones que usualmente toman la forma de relaciones matemticas o lgicas, constituyen un modelo que va a ser usado para intentar comprender el comportamiento del sistema correspondiente.

Si las relaciones que componen el modelo son suficientemente simples, es posible usar mtodos matemticos (tales como lgebra, clculo o teora de la probabilidad) para obtener una informacin exacta de las cuestiones de inters; a esto se le llama solucin analtica. Sin embargo, la mayora de los sistemas del mundo real son demasiado complejos y normalmente los modelos realistas de los mismos, no pueden evaluarse analticamente. Lo que se puede hacer es estudiar dichos modelos mediante simulacin.

1.2 DEFINICIONES APLICACIONES SIMULACION EVENTOS DISCRETOSEnfoque de sistemas. El enfoque de sistemas establece que "el mundo y cualquiera de sus partes puede visualizarse como un conjunto de sistemas en interaccin dinmica". Es un punto de vista, una forma de pensar, que en la confrontacin de una situacin problemtica, busca no ser reduccionista. Es decir visualizar la situacin desde un punto en donde se consideren todos los elementos que intervienen en un problema.

Sistema. Por sistema; se entiende una coleccin de entidades relacionadas, cada una de las cuales se caracteriza por atributos o caractersticas que pueden estar relacionados entre s. Los objetivos que se persiguen al estudiar uno o varios fenmenos en funcin de un sistema son aprender cmo cambian los estados, predecir el cambio y controlarlo. Todo sistema consta de tres caractersticas. Tienen fronteras, existe dentro de un medio ambiente y tiene subsistemas. El medio ambiente es el conjunto de circunstancias dentro de las cuales est una situacin problemtica, mientras que las fronteras distinguen las entidades dentro de un sistema de las entidades que constituyen su medio ambiente. Por lo tanto podemos definir a un sistema como: una estructura dinmica de personas, objetos y procedimientos organizados para el propsito de lograr ciertas funciones". El conjunto de elementos que forman un sistema tiene las siguientes tres propiedades: Las propiedades o el comportamiento de cada elemento del conjunto tienen un efecto en las propiedades o el comportamiento del conjunto como un todo. Las propiedades y comportamiento de cada elemento y la forma en que se afectan al todo, dependen de las propiedades y comportamiento al menos de otro elemento en el conjunto. En consecuencia, no hay parte alguna que tenga un efecto independiente en el todo y cada una est afectada al menos por alguna otra. Cada subgrupo posible de elementos del conjunto tienen las dos primeras propiedades: cada uno tiene efecto no interdependiente en el total. En consecuencia no se puede descomponer el total en subconjuntos independientes. No se puede subdividir un sistema en subsistemas independientes.

Entidad. Una entidad es algo que tiene realidad fsica u objetiva y distincin de ser o de carcter. Las entidades tienen ciertas propiedades que las distinguen a unas de otras. Relacin. Relacin es la manera en la cual dos o ms entidades dependen entre s. Relacin es la unin que hay entre las propiedades de una o ms entidades; por consiguiente, el cambio en alguna propiedad de una entidad ocasiona un cambio en una propiedad de otra entidad. Estructura. Una estructura es un conjunto de relaciones entre las entidades en la que cada entidad tiene una posicin, en relacin 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. Cuando se habla del estado de un sistema, se entiendes los valores de los atributos de sus entidades. Analizar un sistema supone estudiar sus cambios de estado conforme transcurre el tiempo. Jerarqua De Sistemas. Subsistemas. Un subsistema es "Un elemento o componente funcional de un sistema mayor que tiene las condiciones de un sistema en s mismo, pero que tambin tiene un papel en la operacin de un sistema mayor Suprasistema. El suprasistema es un sistema mayor a cuya funcin global el sistema est contribuyendo y del cual forma parte.

Definicin de sistema en Simulacin

Coleccin de entradas que pasan a travs de las fases de cierto proceso, produciendo respuestas. Por ejemplo:

SISTEMA DE MANUFACTURAENTRADA PROCESO SALIDA EVALUACIN

MATERIA PRIMA PRESUPUESTO INFORMACIN

FACILIDADES SISTEMA DE TRANSFORMACIN (distribucin y asignacin)

PRODUCTO TERMINADO

1. EFICIENCIA 2. COSTOS DE TRANSFORMACIN 3.INVENTARIO EN PROCESO 4.TIEMPO DE PROCESO 5.PRODUCCIN/HORA 6.AREA OCUPADA

SISTEMA DE SERVICIOENTRADA PROCESO SALIDA EVALUACIN

CLIENTES

SISTEMA DE SERVICIO: SERVIDORES DISCIPLINA DEL SERVICIO ESPACIO DISPONIBLE

CLIENTE SATISFECHO

1. COSTO DEL SISTEMA 2. TIEMPO EN LA COLA 3.TIEMPO EN EL SISTEMA 4.LONGITUD DE COLA 5. OCUPACIN DE LOS SERVIDORES

Definiciones de simulacin. Simulacin es una tcnica numrica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemticas y lgicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a travs de largos periodos de tiempo. (THOMAS H. NAYLOR)Modelo Un modelo es una representacin de un objeto, sistema o idea, de forma diferente al de la entidad misma. el propsito de los modelos es ayudarnos a explicar, entender o mejorar un sistema. un modelo de un objeto puede ser una rplica exacta de ste o una abstraccin de las propiedades dominantes del objeto.

1.3.ESTRUCTURA CARACTERSTICA SIMULACION EVENTOS DISCRETOSModelo de simulacin de eventos discretos (MSED)

MSED y tcnicas de simulacin Los MSED se util