Simulación Unidad 1 tema 6

Vista previa del material en texto

I. S. C. y M. E. María de los Ángeles Gutiérrez García 
 INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE IRAPUATO 
 1 
 S I M U L A C I Ó N 
INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS 
 
ETAPAS DE UN PROY ECTO DE SIMULACIÓN 
 
 
METODOLOGÍA PARA LA SIMULACIÓN. 
 
Para el desarrollo de una simulación se cuenta con una 
serie de pasos en secuencia lógica, que facilitan la 
elaboración del modelo y permiten que los sistemas 
sean convenientemente representados, tomando en 
cuenta la validez del modelo para su propósito 
establecido y la utilidad de la información que será 
analizada. Existe pequeñas variaciones entre autores 
entre el nombre de los pasos y que comprende cada 
uno, pero en general el procedimiento es estándar. 
Aunque se van a presentar una serie de pasos de forma secuencial, realmente es un 
proceso iterativo. 
La secuencia propuesta es la siguiente: 
1. Observación. 
Ésta lleva a la formulación del problema real que se estudia. Se trata de fijar 
exactamente el problema que quiere abordarse, así como establecer el objetivo u 
objetivos que se persigue en la simulación, limitantes y alcances 
En la formulación del problema se definen las cuestiones para las que se buscan las 
respuestas, las variables implicadas y las medidas de ejecución que se van a usar. Esta 
fase es muy importante para poder alcanzar un modelo válido, se puede dividir a su vez 
en las siguientes fases: 
Identificación del Problema. Se hace una abstracción del tipo de problema que se va a 
tratar. Se identifican los recursos a utilizar, los requisitos que se van a exigir (relaciones 
a establecer). 
Reconocer las variables del sistema. Se han de identificar las variables que interviene 
en el sistema y que son de interés para nuestro modelo, éstas se pueden clasificar en: 
SIMULACIÓN 
 
 I. S. C. y M. E. María de los Ángeles Gutiérrez García 
 INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE IRAPUATO 
 2 
 Variables exógenas: son variables externas al modelo y existen con 
independencia de él. Se consideran variables de entrada. Éstas a su vez se 
pueden dividir en dos grupos: 
 Variables controlables o de decisión (factores): son aquellas sobre las que el 
analista puede decidir su valor dentro de ciertos límites. 
 Variables incontrolables o parámetros: sus valores no se pueden decidir sino 
que vienen fijados. Las variables serán controlables o incontrolables 
dependiendo de quién las defina. 
 Variables endógenas: son variables internas y las variables de salida del modelo. 
Son función de las variables exógenas y de la estructura del modelo. 
Especificación de las restricciones de las variables de decisión 
Incluso en el caso de que las variables sean controlables, están limitadas o 
restringidas a ciertos límites dentro de los cuales se pueden modificar. Es 
importante considerar cuidadosamente las restricciones sobre las variables de 
decisión, ya que definen el posible espacio de soluciones dentro del cual se 
buscará una buena solución o la óptima usando el modelo de simulación. 
 
2. Recolección y procesamiento de la información requerida. 
Con la recolección lo que se indica, es la necesidad de hacerse con todos los datos 
disponibles para la simulación del comportamiento del sistema. Y el procesamiento no 
es más que la transformación de esos datos en información que podamos utilizar 
imprescindible para simular un sistema. 
Se pueden considerar tres posibles fuentes para generar información: datos históricos o 
series temporales, opiniones de expertos y estudios de campo. 
 
3. Formulación del modelo. 
Ya es sabido que modelar es más un arte que un técnica. Al modelar, se caracterizan las 
relaciones que gobiernan la interacción de las componentes del sistema y de las 
actividades endógenas y exógenas. La cuestión clave al modelar es saber distinguir lo 
relevante de lo que no lo es. Porque el mejor modelo no es el más complejo y el que 
tiene más detalles, sino el que, siendo muy simple, se adecua al objetivo perseguido, ya 
que cuanto más detalles, más pesado, confuso y costoso de experimentar es el modelo 
resultante. 
Desarrollar una estructura preliminar del modelo que interrelacione las variables del 
sistema y las medidas de ejecución. 
Para evaluar la efectividad de un sistema, se debe identificar una medida o medidas de 
comportamiento (o ejecución) para juzgarlo. Estas medidas se seleccionan del conjunto 
de variables endógenas. La medida o medidas que se pretenden optimizar se conocen 
como función objetivo. 
SIMULACIÓN 
 
 I. S. C. y M. E. María de los Ángeles Gutiérrez García 
 INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE IRAPUATO 
 3 
4. Evaluación de las características de la información procesada. 
Es necesario para fabricar un modelo determinar cuál será la distribución de 
probabilidad que gobierna la información o la que mejor se ajusta, en caso de no existir 
una totalmente satisfactoria. Para determinar dicha distribución son de utilidad 
pruebas estadísticas como: 
a) Test referente a valores medios. 
b) Test referentes a variaciones. 
c) Test referente a recuento de datos, ej.: pruebas de bondad de ajuste. 
d) Pruebas no paramétricas. 
 
5. Programación del Modelo. 
Los modelos son abstracciones de las partes esenciales del sistema. Se ha de intentar 
ver si con las variables que se han especificado se tiene suficiente para describir estos 
aspectos importantes del sistema (si no se tienen suficientes entonces el modelo no 
será una buena representación del sistema), o por el contrario se han definido más de 
las necesarias (esto puede oscurecer las relaciones entre las variables realmente 
importantes). En resumen, lo que se tiene que fijar en este paso es el nivel de detalle al 
que se debe llegar en el modelo. El nivel de detalle depende de: 
 Propósito del modelo. 
 Contribución de las variables al modelo. 
 
No es igual si lo que se desea hacer es un modelo para una previsión a largo plazo, en 
cuyo caso la precisión puede ser menor, debido a que al transcurrir el tiempo las 
variables van a cambiar e incluso podrán aparecer otras nuevas, que si se desea una 
previsión a corto plazo, entonces se deberá profundizar más en el nivel de detalle. Para 
ello se puede emplear los diseños generalizados y los modulares (o de bloque). Es 
aconsejable que el programa tenga bastante flexibilidad para adaptarse a los posibles 
cambios que impongan las futuras revisiones. Se pueden distinguir las siguientes fases: 
a) Elaborar un diagrama de flujo que muestre el efecto de las diferentes actividades 
sobre las componentes importantes del sistema. 
b) Diseñar la programación en algún lenguaje especial. 
c) Probar el programa en el ordenador hasta eliminar todos los errores. 
d) Generar resultados. 
 
6. Verificación del programa. 
En esta fase se comprueba que el programa se ajusta al modelo, es una tarea esencial y 
muy laboriosa, así como también, consiste en buscar errores en el código del programa, 
errores tales como la creación incorrecta de entidades, flujo erróneo de las entidades en 
el modelo, etc. 
 
SIMULACIÓN 
 
 I. S. C. y M. E. María de los Ángeles Gutiérrez García 
 INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE IRAPUATO 
 4 
7. Validación del Modelo. 
Puede ocurrir que aunque el programa funcione acorde y correctamente con el modelo, 
éste sea inexacto, es decir, que no se ajuste a la realidad. Para ello se debe comprobar 
que el modelo simulado reproduce resultados conocidos del sistema real en estudio. 
 
8. Experimentación o diseño de experimentación de simulación. 
Una vez verificado y validado el programa, el sistema en estudio está recogido en el 
programa de ordenador y podemos reproducir su comportamiento, en diversas 
situacionescuantas veces se desee. Es aconsejable una planificación rigurosa de la 
combinación de posibilidades de experimentación, lo que se denomina un diseño 
experimental. 
Hay veces en las que existe una única función objetivo dominante y entonces se intenta 
optimizar ésta sin tener en cuenta las otras variables, aunque siempre considerando las 
restricciones. En otras ocasiones existe más de una función dominante, en este caso, 
hay que estudiar las distintas funciones objetivo e intentar encontrar valores para los 
cuales las funciones son óptimas. 
Cuando se quiere tener en cuenta varias medidas de comportamiento, a menudo no se 
podrán optimizar simultáneamente. Lo ideal sería hacer mínimas ambas medidas, el 
tiempo de espera y el costo de tener los empleados, pero si se minimiza una de ellas la 
otra aumenta. 
9. Documentación final y análisis de resultados. 
En un estudio de simulación, es preciso documentar todo lo hecho en las distintas fases, 
para poder realizar revisiones o investigar posibles errores de los resultados. El análisis 
de resultados consiste en recolectar, sistemáticamente, los datos producidos por la 
simulación, calcular ciertas estadísticas, y por último interpretarlas. 
10. Implementación. 
 
 
 
Proceso Iterativo 
 
 
 
SIMULACIÓN 
 
 I. S. C. y M. E. María de los Ángeles Gutiérrez García 
 INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE IRAPUATO 
 5 
SECUENCIA DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN: