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Simulacion

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by

Oscar Alonso

on 17 September 2015

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Transcript of Simulacion

SIMULACIÓN



CONTENIDO:
1.-Introduccion a la simulacion
1.1 Definiciones e importancia de la
simulación en la Ingeniería.
1.2 Conceptos básicos de modelación.
1.3 Metodología de la simulación.
1.4 Sistemas, modelos y control.
1.5 Estructura y etapas de un estudio de
simulación.
1.6 Etapas de un proyecto de simulación.

Es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo.

DEFINICIÓN
IMPORTANCIA EN LA INGENIERÍA
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.

 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.

La técnica de simulación pueden ser utilizadas 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.

CONCEPTOS BASICOS DE SIMULACIÓN
MODELACIÓN
Es aquello que sirve para representar o describir otra cosa es decir crea prototipos, el modelo puede tener una forma semejante o ser totalmente distinto del objeto real.

MODELO
Se puede definir como una representación simplificada de un sistema real, un proceso o una teoría, con el que se pretende aumentar su comprensión hacer predicciones y posiblemente ayudar a controlar el sistema.

TIPOS DE MODELO
Icónico: Versión a escala del objeto real y con sus propiedades mas o menos relevantes
Analógico: Modelo con apariencia física distinto al original, pero con comportamiento representativo.

Analítico: Relaciones matemáticas o lógicas que representan leyes físicas que se cree gobiernan el comportamiento de la situación bajo investigación.

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 describan en forma completa el modelo.

FORMULACION DEL MODELO
COLECCIÓN DE DATOS
IMPLEMENTACION DE MODELO EN LA COMPUTADORA
Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje como el fortran, lisp,etc...
VALIDACION
Las formas mas comunes de validar un modelo son:
La opinión de expertos.
La exactitud con que se predicen datos históricos.
La exactitud en la predicción del futuro.
La comprobación de falla del modelo de simulación.
La aceptación y confianza en el modelo.

EXPERIMENTACIÓN
Se realiza después de que el modelo haya sido validado, consiste en generar los datos deseados y en realizar un análisis de sensibilidad de los índices requeridos.

INTERPRETACIÓN
Se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación ayuda a soportar decisiones del tipo semi-estructurado.

DOCUMENTACIÓN
Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a la documentación del tipo técnico y la segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado.


Tipos de modelos
Un modelo de simulación estática, se entiende como la representación de un sistema para un instante (en el tiempo) en particular o bien para representar un sistema en el que el tiempo no es importante, por ejemplo la simulación Montecarlo
Un modelo de simulación dinámica representa a un sistema en el que el tiempo es una variable de interés, como por ejemplo en el sistema de transporte de materiales dentro de una fabrica, una torre de enfriamiento de una central termoeléctrica, etc.

MODELO DE SIMULACION ESTATICA
MODELO DE SIMULACION DINAMICA
MODELO DE SIMULACION DETERMINISTA
Si un modelo de simulación no considera ninguna variable importante, comportándose de acuerdo con una ley probabilística, se le llama un modelo de simulación determinista. En estos modelos la salida queda determinada una vez que se especifican los datos y relaciones de entrada al modelo, tomando una cierta cantidad de tiempo de cómputo para su evaluación.
MODELO DE SIMULACION ESTOCASTICA
Muchos sistemas se modelan tomando en cuenta algún componente aleatorio de entrada, lo que da la característica de modelo estocástico de simulación.

CONTROLES SEGUN SU MODELO
MODELOS MENTALES
Son básicamente ideas y conceptos y pensamientos.

MODELOS FORMALES
Son reglas o protocolos se pueden transmitir a otras personas, planos, diagramas u objetos, como un diseño arquitectónico o un mapa
MODELO ICÓNICO
Son reglas exactas que se usan en modelos físicos reales como la gravedad, la tangibilidad y otras propiedades.

QUE ES UN CONTROL
TIPOS DE CONTROL

MODELOS

Es una restricción,una propiedad o una regla para controlar, manipular, administrar o validar una la simulación.Se componen de limites del sistema
Control de eventos: Se usa en el entorno discreto, osea que los eventos no se afectan entre sí.

Control de proceso: aquí los eventos alteran las variables del entorno y se puede llegar a alterar al siguiente evento.
PARTES DE UN CONTROL
Eventos
Entidades
Programas
Estados
Distribuciones de probabilidad
Producciones o destrucciones
Conexiónes (variables Endógenas y Exógenas)

ESTRUCTURA Y ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN
Se Componen de:
1.-Formulación del Problema
2.-Recolección y procesamiento de datos
3.-Formulación de un Modelo Matemático
4.-Estimación de los Parámetros operacionales a partir de datos reales
5.-Evaluación del modelo y de los parámetros estimados
6.-Formulación del Programa para Computadora
7.-Validación
8.-Diseño de Experimentos de Simulación
9.-Análisis de Datos Simulados

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
El Estudio de la simulación en computadoras tiene que comenzar
con la formulación de un problema o con una declaración explicita de los objetivos del experimento. Es decir, definir claramente los Objetivos de la Investigación, antes de planificar la realización de cualquier experimento de Simulación.

RECOLECCIÓN DE DATOS
La recolección de datos es el proceso de Captación de los Hechos disponibles, para su procesamiento posterior, cuando sea necesario
FORMULACIÓN DE MODELOS MATEMÁTICOS
Una ves definido con exactitud los resultados que se desean obtener, es cuando se define y se construye el modelo. Es necesario definir las variables, las relaciones lógicas y los diagramas de flujo las cuales describen de forma completa el modelo.


ESTIMACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE LAS CARACTERÍSTICAS OPERACIONALES A PARTIR DE LOS DATOS REALES
Una vez que se han recolectado los datos apropiados del sistema y formulado,
es necesario estimar los valores de los parámetros de dichos modelos y probar su significación estadística.

EVALUACIÓN DEL MODELO Y DE LOS PARÁMETROS ESTIMADOS
Es necesario hacer un juicio del valor inicial de la suficiencia del modelo una vez que se formulan el conjunto de modelos matemáticos y que se estimaron los parámetros de sus características operacionales sobre la base de las observaciones


FORMULACIÓN DE UN PROGRAMA PARA LA COMPUTADORA
La formulación de un programa para computadora requiere que se consideren especialmente las siguientes actividades:

Diagrama de flujo
Lenguaje de desarrollo
Compiladores de propósitos generales
Lenguajes de simulación de propósitos especiales
Búsqueda de errores
Datos de entrada y condiciones iniciales
Generación de datos
Reportes de salidas

VALIDACIÓN
La coincidencia de los valores simulados de las variables endógenas con datos históricos conocidos, si es que están disponibles.
La exactitud de las predicciones del comportamiento del sistema real hechas por el modelo de simulación para periodos futuros.

DISEÑO DE EXPERIMENTOS DE SIMULACIÓN
En esta fase es posible identificar:
En primer lugar la selección de los factores (variables Exógenas y parámetros y las combinaciones de valores, así como el orden de los experimentos .
Es un factor simple pero es necesario tomar en cuenta :
El tamaño de la muestra ,condiciones iniciales y la presencia o ausencia de auto correlación.


ANÁLISIS DE DATOS SIMULADOS
La etapa final del estudio de simulación consiste en validar el modelo a través del análisis de los datos simulados, estos análisis deben resultar en la medición de exactitud de las predicciones del comportamiento del sistema real hechas por el modelo de simulación, también ayudara a futuras predicciones.

Estos son los tres pasos que se llevan a cabo:
1. Recolección y procesamiento de los datos simulados.
2. Calcula de la estadística de las pruebas.
3. Interpretación de los resultados.

ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN
1.-FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
2.-RECOLECCIÓN DE DATOS
3.-FORMULACION DEL MODELO
4.-VERIFICACIÓN
5.-VALIDACION
6.-EXPERIENTACIÓN
7.-RESULTADOS
8.-DOCUMANTACIÓN
FORMULACION DEL PROBLEMA
Formulación y definición del sistema se inicia en la administración de la empresa durante su realización:

La formulación del problema no se hace una sola vez, se hace a través de todo el proyecto.
Se define los objetivos del estudio.
Se define el sistema a estudiar.
Se define los límites del sistemas , sus alcances y limitaciones
Se especifica una hipótesis.

RECOPILACION DE DATOS
Se recopilan datos de la realidad con la finalidad deestimar variables y parametros de entrada, se debe decidir:

¿como recopilar informacion?
¿que datos se neesitan y son importantes?
En caso de tener variables aleatorias
Identificar la distribucion de frecuencia
Verificar si la distribucion de frecuencia no cambio en el tiempo
Validad la sensibilidad del modelo ante diferentes distribuciones de probabilidad
FORMULACION DEL MODELO
La formulacion del modelo consiste en:
I)Especificación de componentes
II)Especificación de varibles y parametros
III)Especificación de relaciones
VERIFICACIÓN
PARA ASEGURAR QUE EL MODELO SE COMPORTA DE LA MANERA QUE EL EXPERIEMTADOR DESEA:
1.-Se verifica si el modelo esta correctamente contruido
2.-Se verifica que el modelo se halla construido de acuerdo a las especificaciones
3.-Se realiza por inspeccion a lo largo del proyecto
VALIDACIÓN
Prueba la concordancia entre el desempeño del modelo y el desempeño del sistema real.
Examina el ajuste del modelo a cierta dato empírica.
Un bueno modelo es aquel que se ajusta mejor a los datos y por lo tanto se puede usar para predecir la realidad.
Todos los modelos de simulación corresponden a hipótesis sujeta a validación.


EXPERIMENTACIÓN
Una vez validado el modelo se realiza la experimentación que consiste en generar los datos deseados y realizar el análisis de sensibilidad de los índices requeridos.
El análisis de sensibilidad consiste en variar los parámetros del sistema y la observación del efecto en la variable de interés

RESULTADOS
En esta etapa se realiza la interpretación de los resultados que arroja la simulación y basándose en esto se toma una decisión.

Se determina si el modelo de simulación es útil para resolver el problema planteado al inicio de la investigación.


DOCUMENTACIÓN
• Ayuda a incrementar la vida útil del modelo.

• Se relaciona al proceso de desarrollo, operación e implantación del modelo de simulación.

•  Ayuda al modelador a reconocer sus propios errores y mejorar para un siguiente proyecto de simulación



INTEGRANTES DEL EQUIPO 5:

OSCAR ENRIQUE ALONSO LOPEZ--- IS13111208
AARON ITZAMNA LIMETA SOLORZANO--- IS13110713
BRANDON GUADALUPE MACIEL BARROSO--- IS13110321
SANTIAGO MARTINEZ ZAVALA--- IS13110936
OSCAR REYES DEL ANGEL--- IS13110474
FELIPE RIVERA MANJARREZ--- IS13110440
JOSE ISAAC SILVA OROZCO--- IS13111063

SIMULACIÓN
PROF.: CARMEN GUADALUPE FERNANDEZ GASCON


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