Simulación Unidad 1 tema 1

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I. S. C. y M. E. María de los Ángeles Gutiérrez García 
 INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE IRAPUATO 
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 S I M U L A C I Ó N 
INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS 
 
INTRODUCCIÓN 
 
Las primeras referencias sobre simulación se 
encuentran hacia el año 1940, cuando Von Neumann y 
Ullman trabajaron sobre la simulación del flujo de 
neutrones para la construcción de la bomba atómica. 
También se realizó un proceso de simulación para el 
proyecto APOLLO dentro del plan espacial de la 
N.A.S.A, acerca del movimiento dentro de la 
atmósfera de la luna. 
Actualmente, la simulación es una poderosa técnica 
para la resolución de problemas. Sus orígenes están 
en la teoría de muestreo estadístico y análisis de 
sistemas físicos probabilísticas complejos. El aspecto común de ambos es el uso de 
números y muestras aleatorias para aproximar soluciones. 
Una de las más famosas aplicaciones de muestras aleatorias, ocurre durante la segunda 
guerra mundial, cuando la simulación se utilizó para estudiar el flujo de neutrones 
dentro del desarrollo de la bomba atómica. Esta investigación era secreta y le dieron un 
nombre en código: MonteCarlo. Este nombre se mantiene, y durante mucho tiempo se 
usaba para hacer referencia a algunos esfuerzos en simulación. Pero el término 
métodos MonteCarlo, se refiere actualmente a una rama de las matemáticas 
experimentales que trata con experimentos de números aleatorios, mientras que el 
término simulación, o simulación de sistemas, cubre una técnica de análisis más 
práctico. 
Vamos a ver técnicas que utilizan los computadores para imitar, o simular, el 
comportamiento de sistemas del mundo real. Para estudiar científicamente estos 
sistemas, a menudo se han de hacer una serie de suposiciones acerca de cómo trabaja 
éste. Estas suposiciones que usualmente toman la forma de relaciones matemáticas o 
lógicas, 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 
métodos matemáticos (tales como álgebra, cálculo o teoría de la probabilidad) para 
SIMULACIÓN 
 
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obtener una información exacta de las cuestiones de 
interés; a esto se le llama solución analítica. Sin 
embargo, la mayoría de los sistemas del mundo real 
son demasiado complejos y normalmente los 
modelos realistas de los mismos, no pueden 
evaluarse analíticamente. Lo que se puede hacer es 
estudiar dichos modelos mediante simulación. En 
una simulación se utiliza el ordenador para 
experimentar con un modelo numéricamente, de 
forma que con los resultados obtenidos se haga una 
estimación de las características del sistema. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
¿PARA QUÉ SIRVEN LOS 
SIMULADORES? 
El aprendizaje a través de simuladores 
se fundamenta en el constructivismo (ir 
construyendo poco a poco un nuevo y 
mejor conocimiento), permitiendo una 
extensa investigación experimental 
donde los alumnos pueden vivir 
situaciones que por una circunstancia o 
por otra no están a su alcance. Los 
simuladores impulsan mecanismos 
hipotético-deductivos, llevando a crear 
dos tipos de simuladores: 
-los inductuvos, donde no es necesario 
que se tengan conocimientos previos 
sobre un tema determinado, y es aquí 
donde el alumno aprende de manera 
espontánea por medio del 
descubrimiento 
-los deductivos, sí requieren 
conocimientos previos de un tema 
concreto, y es aquí donde el alumno 
trabaja la exploración 
Además, en caso fallido, no se 
considera error, llevando al alumno a 
aprender de sus fallos, quitándole el 
temor a que la respuesta no sea la 
correcta y, de esta forma, fomentar el 
interés por corregir los fallos y aprender 
más. 
 
¿Para qué sirve la simulación? 
 
 Es más fácil experimentar sobre un 
sistema simplificado 
 Hay acceso total a la entrada y la 
salida 
 Es factible hacer pruebas que en un 
sistema real podrían llevar al desastre 
 La experimentación puede ser 
imposible o contraria a la ética en el 
sistema real