Simulación Unidad 4 temas 4 y 5

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I. S. C. y M. E. María de los Ángeles Gutiérrez García 
 INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE IRAPUATO 
 
 SIMULACIÓN 
LENGUAJES DE SIMULACIÓN Y SIMULADORES DE EVENTOS DISCRETOS 
 
CONSTRUCCIÓN DE MODELOS Y CONSIDERACIONES EC ONÓMI CAS EN LA 
SIMULACIÓN 
 
El razonamiento analógico en el que se 
basa el pensamiento cibernético, 
comprende cuatro fases: 
1. Construcción del modelo. 
2. Puesta en funcionamiento del modelo 
para hacer resaltar sus propiedades. 
3. Rectificación de las nuevas propiedades 
descubiertas en el modelo. 
4. Verificación de que las rectificaciones 
pertenecen al original. 
El modelo permite ir más allá del concepto 
tradicional de progresión de la ciencia basada en la dualidad teoría-experiencia, e 
introduce un componente nuevo a dicho dúo, que denomina simulación. “En efecto la 
simulación puede nutrirse indistintamente de la teoría y de la experiencia...En el primer 
caso, el resultado puede poner de manifiesto una incompatibilidad con la teoría, es decir 
enciende la alarma de una denuncia contra cierto modelo teórico. En este caso la 
simulación juega el papel histórico de la experiencia. En el segundo caso, si la simulación se 
nutre de datos experimentales, entonces el resultado ofrece predicciones de la globalidad o 
confirma la viabilidad de las individualidades, y esto puede significar la propuesta de 
nuevas experiencias o, directamente, la predicción de un lance hasta entonces ignorado. 
En este caso la simulación juega el papel histórico de la teoría”. 
Este proceso de construcción de modelos de fenómenos complejos de la realidad es 
posible gracias a las herramientas conceptuales y tecnológicas de las que disponemos 
 
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hoy en día, como los conocimientos de la teoría de los sistemas de información y 
retroalimentación, la comprensión de los procesos de decisión y acción, el uso de 
modelos matemáticos para simular sistemas complejos y el desarrollo de 
computadoras digitales de alta velocidad como base de la simulación de los modelos 
matemáticos. 
El objetivo de la construcción del modelo es simular algún fenómeno del mundo real en 
el cual el investigador está interesado, con el propósito de crear un modelo que sea más 
simple de estudiar que el propio objetivo. Lo que se desea es que las conclusiones 
obtenidas a partir del modelo sean también aplicables al sistema real, debido a que 
ambos son suficientemente similares. Sin embargo, debido a que nuestras habilidades 
para modelar son limitadas, el modelo siempre será más simple que el real. El modelo 
se puede representar como una especificación, una ecuación matemática, una 
proposición lógica o un programa de computadora, pero para aprender algo de esta 
especificación, es necesario examinar cómo el comportamiento del modelo se 
desarrolla a través del tiempo. 
Un simulador sistémico tiene la capacidad de imitar el funcionamiento de un sistema 
real, pero no explica cómo funciona ese sistema. Sólo permite observar los resultados 
de su funcionamiento en diversas condiciones de experimentación. Por ello, una 
simulación para el aprendizaje de determinado sistema no reemplaza a una explicación 
teórica de las características intrínsecas del mismo, aunque es un muy buen 
complemento. En cambio, si lo que se desea es aprender experimentalmente cómo 
responde un sistema ante una gran variedad de acciones, una simulación resulta más 
útil que una explicación teórica. Por esta razón, el mayor valor como recurso de 
aprendizaje lo tiene como medio de práctica para transformar el conocimiento teórico 
en capacidad de aplicación, es decir, en competencia laboral o social efectiva. 
En tal sentido, una simulación puede tener incluso más utilidad que experimentar con el 
sistema real, pues permite ensayar muy diversas condiciones en corto tiempo, sin 
incrementar el costo por efecto de las cosas mal hechas, sin impacto nocivo sobre dicho 
sistema y sin riesgo para quienes la usan. Incluso, permite llevar sin peligro el sistema a 
situación de falla, para evaluar las consecuencias de la misma y experimentar la forma 
de mitigar sus efectos y de recuperarse de ella. 
Por ejemplo, no es imprescindible emplear simuladores para que los estudiantes 
aprendan por qué vuela un avión, pero sí para que aprendan a conducirlo. De hecho, los 
 
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simuladores de vuelo son los únicos medios que permiten entrenar sin riesgo a los 
pilotos para actuar correcta y rápidamente en situaciones que podrían poner en peligro 
a sus naves y a los pasajeros que transportan. 
En consecuencia, conviene usar simuladores de sistemas cuando se busca que los 
estudiantes adquieran: 
 conocimientos profundos y persistentes sobre el funcionamiento de un sistema; 
 la capacidad de hacer, no sólo el conocimiento teórico; 
 la capacidad de actuar frente a situaciones del sistema completamente nuevas; 
 la capacidad de prever las contingencias que pueden ocurrir en ese sistema; 
 la capacidad de comprender qué efectos pueden tener sus acciones sobre los 
sistemas que reciben la influencia del que tienen en estudio. 
El último aspecto importante, que además incide sobre el costo, es cuán compleja será 
la simulación. La complejidad es una característica de los sistemas reales, y se origina 
en la multiplicidad de factores que influyen y de interacciones entre los procesos que los 
forman. La dificultad de predicción de los resultados del funcionamiento de un sistema 
es consecuencia, precisamente, de esa complejidad. Cuanto más fielmente refleje un 
simulador el funcionamiento de un sistema real, tanto más complejo será. En 
consecuencia, si se quiere preparar a los estudiantes para actuar en situaciones nuevas, 
para comprender cómo responderá el sistema ante estímulos que no son los habituales, 
para actuar inmediata y eficazmente ante perturbaciones, se necesita un simulador de 
considerable complejidad. Al definir cuán complejo será un simulador también es 
importante considerar las expectativas de las personas que lo usarán, pues si es 
demasiado simple posiblemente pierdan el interés o sientan que se menosprecian sus 
conocimientos. Es muy importante no confundir complejidad con complicación. Un 
simulador puede ser muy complejo, por tener una enorme cantidad de funciones que 
hacen que se asemeje mucho al sistema real, y al mismo tiempo muy sencillo de usar, 
sin complicaciones. 
 
Realiza las prácticas de simulación propuestas en clase, que 
involucren modelación del sistema.