SIMULACIÓN COMPUTACIONAL - UNIVERSIDAD DEL PACIFICO -JULIETH VALENZUELA - ROBERT RINCON

Flussdiagrammknoten

• Es el sistema de diseñar un modelo de proceso de una situación real, realizando pruebas para evaluar el comportamiento de la operación

• SIMULACIÓN

• COMPUTACIONAL

• SLING JULIETH VALENZUELA VALENCIA EDGAR ROBERT RINCON SALAZAR

• Desarrolla el tratamiento automático de la información

• Experimentación con un modelo que imita ciertos aspectos de la realidad.

• SIMULACIÓN COMPUTACIONAL     

• En de los década de los 60 empiezan a aparecer en el mercado programas de simulación de sistemas de acontecimientos discretos que poco a poco se empezaron a utilizar para resolver problemas de ámbito civil.

• 60 (binary/octet-stream)

• GPSS fue el primer programa de simulación a los finales de 1950 al comienzo de los 60, se le conocia como  IBM  “Gordon Simulator”, tiempo mas tarde fue reemplazado por el nombre de General Purpose Simulator (GPS)  y  en octubre del 1961  Rápidamente su nombre cambió a General Purpose Systems Simulator (GPSS)

•  Es un lenguaje de simulación por eventos - El GPSS detiene el reloj y simula todo el evento en  un determinado instante.  

• Simulación de operaciones en un Banco de Alimentos (Einbetten)

• Simulación: Eventos continuos y discretos (Einbetten)

• Generalmente es más barato mejorar el sistema vía simulación que hacerlo en el sistema real.

• No es necesario interrumpir las operaciones de la compañía.

• Proporciona muchos tipos de alternativas posibles de explorar.

• Proporciona un método más simple de solución cuando los   procedimientos matemáticos son complejos y difíciles.

• Proporciona un control total sobre el tiempo, debido a que un  fenómeno se puede acelerar.

• Auxilia el proceso d.e innovación ya que permite al experimentador observar y jugar con el sistema

• La simulación suele ser utilizada también con una perspectiva pedagógica para ilustrar y facilitar la comprensión de los resultados que se obtienen mediante las técnicas analíticas.

• El análisis del modelo del sistema puede permitir la sugerencia de posibles mejoras del sistema real, así como detectar las variables más influyentes en el rendimiento del mismo.

• Más sencillo visualizar y comprender los métodos de simulación que los métodos puramente analíticos. Da un entendimiento profundo del sistema

• Más sencillo visualizar y comprender los métodos de simulación que los métodos puramente analíticos. Da un entendimiento profundo del sistema

• VENTAJAS

• DESVENTAJAS

• No genera soluciones óptimas a problemas de análisis cuantitativos, en técnicas como cantidad económica de pedido, programación lineal. Por ensayo y error se producen diferentes resultados en repetidas corridas en el computador.

• Cada modelo de simulación es único. Las soluciones e inferencias no son usualmente transferibles a otros problemas.

• Es imprecisa, y no se puede medir el grado de su imprecisión

• Los resultados de simulación son numéricos; por tanto, surge el peligro de atribuir a los números un grado mayor de validez y precisión.

• HISTORIA

• Simulación continua y discreta (Einbetten)

• TIPOS

• DINAMICO

• ESTOCASTICOS

• cambian en un sistema en respuesta a señales de entrada

• emplean generadores de números aleatorios para simular el azar o una serie de acontecimientos aleatorios.

• MODELO

•  Método usado para la simulación seria teórico, conceptual o sistémico. 

• Representación de un objeto de interés.

•  es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias, dentro de los límites impuestos por un cierto criterio 

• es una representación de un sistema,  elaborada para comprender, predecir y controlar el comportamiento de dicho sistema

• DISCRETO

• el simulador tiene una lista de acontecimientos ordenados por el tiempo al que deberían suceder.

• No es importante ejecutar la simulación en tiempo real.

• normalmente se le da más importancia al poder acceder a los datos producidos por la simulación para descubrir defectos lógicos en el diseño o en la sucesión de acontecimientos.

• CONTINUO

•  proporciona una solución numérica

• simuladores de vuelo, videojuegos,de construccion y gestion, modelados de procesos químicos y simulaciones de circuitos eléctricos

• EJEMPLOS

• Mi simulador de vuelo -CONSTRUYE TU PROPIO SIMULADOR DE VUELO- (Einbetten)

• 3 DE OCTUBRE DE 2019 ¿ALGO SE ACERCA? (Einbetten)

• MONTE CARLO

•  metodología estadística que se basa en una gran cantidad de muestreos aleatorios, para llegar a una solución en la realidad

• Estudio de la economia, analisis de riesgos y pryecto , análisis de acciones, opciones futuras, series macroeconómicas, computación gráfica, análisis variados, geología, etc

• Ejemplo

• Método Montecarlo - Ejemplo La Ruleta (Einbetten)

• METODO PRODUCTO MEDIO EN EXCEL (Einbetten)

• METODO DEL PRODUCTO MEDIO

• METODO CUADRADO MEDIO

• METODO CUADRADO MEDIO EN EXCEL (Einbetten)

• METDODO CONGRUENCIAL MULTIPLICATIVO

• METDODO CONGRUENCIAL MIXTO Ó ADITIVO

• TEORIA DE COLA

• MÉTODO CONGRUENCIAL MIXTO O ADITIVO (Einbetten)

• METODO CONGRUENCIAL MULTIPLICATIVO EN EXCEL, CON EL LENGUAJE MAQUINA (Einbetten)

• Teoría de colas simulación en excel (Einbetten)