LICENCIATURA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES EN ADMINISTRACION Simulación Sexto Cuatrimestre CENTRO DE...

LICENCIATURA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES EN ADMINISTRACION

SimulaciónSimulaciónSexto CuatrimestreSexto Cuatrimestre

CENTRO DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MARTINEZ DE LA TORRE

Presentación

Metodología de Trabajo

Este curso se desarrollará a través de una metodología dinámica donde se estimulará la participación tanto individual como por equipo.

Recursos Didácticos

Bibliografía propuesta Material impreso PintarrónComputadora

Presentación

EvaluaciónAsistencia 10 %Exámenes 50 %Proyecto 40 %

Exámenes1 er Parcial 23/ 05 /092 do Parcial 18/ 07 /09Exam. Ord. 25/ 07 /09

Objetivo General

Al término del Curso, el alumno: Al término del Curso, el alumno: Aplicará modelos de simulación utilizando procesadores electrónicos. Identificar la importancia de los simuladores dentro de la administración y la producción de las empresas.

ISC Abel Bautista García

Contenido Programático

Unidad I Fundamentos del Modelado

Unidad II Investigación de sistemas

Unidad III Translación de modelos

Unidad IV Diseño de experimentos de simulación por

computadora

Unidad V Planeación Táctica

Unidad VI Validación y Análisis

Unidad VII Aspectos Administrativos


La idea que tenemos sobre la palabra simular es tratar de aparentar ser o representar algo que no es; en realidad cuando hablamos de simulación, estamos implicando que existe una realidad de la cual obtenemos un modelo para simular su comportamiento.

¿Entonces, qué cosa modelamos y simulamos? La realidad, porciones de la realidad a las que llamaremos sistemas.

Sistema: Grupo o conjunto de objetos unidos por alguna forma de interacción o interdependencia.


Simulación de Sistemas

Cuando decimos que vamos a estudiar un sistema tenemos que definirlo, como el sistema es un trozo de realidad debemos definir las fronteras del sistema. ¿Cómo se llama todo lo que está fuera de la frontera del sistema? Se llama Medio Ambiente. Surge así una primera forma de clasificar a los sistemas:

En relación con su interacción con el medio ambiente.

• Abierto• Cerrado



Clasificación los sistemas es por la forma en que cambia.

• Continuos• Discretos


Otra forma de clasificar a los sistemas es por la existencia o no de cambios azarosos o aleatorios dentro de los mismos:

• Determinísticos• Estocásticos


Otro modo de clasificar a los sistemas es por su estabilidad:

• Estables• Inestable• De estabilidad crítica


Modelos: Representación de un conjunto de objetos o ideas de forma diferente a la de la entidad misma.

El modelo es una "imitación" del sistema original, como para poder imitar a algo o a alguien es necesario conocerlo bien, será necesario reunir información precisa respecto del sistema original si queremos que el modelo sea bueno.


Simulación: Es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y realizar experimentos con él para entender el comportamiento del sistema y/o evaluar estrategias para la operación del mismo. Por sistema real entendemos existente o capaz de existir.


Clasificación de los modelos

Según el punto de vista que se tome surgen diferentes clasificaciones:

• Estático Ejemplo: Maquetas. Plano. El cambio de lugar de la pared

refleja un nuevo

• DinámicoEjemplo: túneles de viento.



Otra clasificación:

• Determinístico

Ejemplo: Un modelo que represente el cambio de temperatura del agua.

• Estocástico Por ejemplo: Un modelo para estudiar los problemas de seguridad de una planta industrial (las reacciones de los operarios frente a la misma situación son impredecibles por más entrenados que estén)




Continuo: por ejemplo la descripción de la trayectoria de un avión en el espacio; pero se debe visualizar a aquellos modelos en donde las propiedades que describen su comportamiento cambian continuamente respecto al tiempo. No es una cuestión de magnitud del cambio sino de analizar si el cambio se produce en un instante de tiempo o a lo largo de todo el tiempo de estudio.

Discreto: Ejemplo: Representación de un sistema electrónico digital, la entrada de personas a un negocio.



•Físico o Icónico: Ejemplos: Maquetas, planta piloto, avión en túnel de viento.

• Analógicos: Un ejemplo sencillo es unarepresentación gráfica

• Matemáticos: •Analíticos•Numéricos (computadoras)


Función del modelo

• Ayuda a pensar• Ayuda a comunicarse• Entrenamiento e instrucción (simuladores de vuelo, etc.)• Predicción (Planillas del tipo ¿Qué pasaría si...?)• Experimentación (Tanque - Sistema Eléctrico)


Al definir simulación se dijo que realizábamos un modelo y experimentábamos con él, otro camino suele ser experimentar directamente sobre el sistema real que sería lo ideal pero que tiene varias desventajas serias:

• Interrupción de las operaciones• La gente suele modificar su conducta si se la observa.• Dificultad para mantener las condiciones de operación (repetitividad)• Gran insumo de tiempo y dinero para tomar muestras de igual tamaño• Algunos tipos de alternativas no pueden explorarse (Por ejemplo: ¿En qué condiciones explota una planta industrial?)


Desventajas de la simulación

• Si el sistema es muy complejo desarrollar un buen modelo es caro, lleva tiempo y requiere capacidad.

• Imprecisión: El modelo usado puede serlo y no notarse; las mediciones sobre las que se basa pueden estar mal hechas o pueden ser válidas sólo para un rango estrecho de valores. En muchos casos esta imprecisión no puede medirse. Hay algunos métodos que permiten reducir este problema.


ESTRUCTURA DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN

Existen dos puntos de vista diferentes para estructurar modelos para simulación, una es más sencilla de aplicar a sistemas continuos y la otra es más sencilla de aplicar a sistemas discretos. De cualquier modo, ambos tipos de estructuras son aplicables a ambos tipos de sistemas. Con la primera se obtienen modelos determinísticos y con la segunda modelos discretos o estocásticos.


Metodología aplicable más fácilmente a sistemas continuos:

La estructura del modelo está compuesta por:

• Componentes: Partes constituyentes del sistema. También llamados elementos o subsistemas.

• Variables: Asociadas al concepto matemático de variable.

•Exógenas, de entrada o independientes: son las que afectan al sistema, pero éste no puede modificarlas. Pueden modificarse arbitrariamente desde el medio ambiente.

• Endógenas o Dependientes: Son variables del sistema que se modifican de acuerdo a relaciones, no pueden ser modificadas arbitrariamente.


• De estado: Es el conjunto mínimo de variables dependientes que permiten describir el sistema en t + Dt; si se conocen sus valores más los valores de las independientes en t.

• De salida: Es el conjunto mínimo de variables de estado que permiten evaluar los objetivos del modelo.


Ejemplo.- Metodología aplicable más fácilmente a sistemas continuos

Supongamos un recipiente cerrado con agua que se está calentando, se desea obtener un modelo que permita representar a qué temperatura comienza a hervir.

Sistema: recipiente cerrado con aguaMedio ambiente: Aire, FuegoVariables independientes: el calor del fuego, latemperatura del aire; la presión atmosférica, etc.Variables dependientes: Masa de agua líquida, volumen del agua líquida, densidad del agua líquida, temperatura del agua , cantidad de agua total, presión de vapor, masa de vapor, volumen de vapor, densidad de vapor.Variables de estado: Temperatura, presión.


Recordando que densidad = masa / volumen, entonces para describir el sistema basta con dar la masa y el volumen, o la densidad y la masa, o la densidad y el volumen, no las tres. También es cierto que en cada instante la cantidad de agua total será igual a la cantidad de agua como vapor más la cantidad de agua como líquido, esto es, van dos de las tres variables. No todas las variables dependientes son necesarias para describir el sistema.

Si el objetivo de estudiar el sistema era saber a qué temperatura comienza a hervir, entonces la temperatura será necesariamente la variable de estado que elijo como variable de salida. También podría querer saber a qué presión ocurre este fenómeno por lo tanto agregaré la presión de vapor como variable de salida .


• Parámetros: Están asociados al concepto de constante matemática, por lo tanto no cambian su valor en una corrida de simulación, pero pueden ser modificados por el operador de una corrida a otra ( ejemplo: cambiar la cantidad inicial de agua en el recipiente u otro recipiente, etc.).

• Relaciones funcionales: Muestran el comportamiento de variables y parámetros dentro de un componente o entre componentes. Restricciones: Son las limitaciones

Naturales: Son las que físicamente no pueden violarse, (ejemplo: si la olla está herméticamente cerrada, en ningún momento puede variar la cantidad de agua total)Autoimpuestas: limitaciones que se imponen para acotar el estudio, por ejemplo la temperatura inicial será siempre de 30°C. Incluye las hipótesis.

• Funciones Objetivo: Objetivos y metas del modelo y cómo se evaluarán: Implica definir para qué se modela y simula, y cómo se evaluarán los factores que intervendrán en la experiencia. Por ejemplo: Se desea conocer la temperatura máxima solamente, o la evolución de la temperatura, o además en que tiempo se alcanza esa temperatura.La evaluación en la simulación se hará por integración, por comparación entre dos valores sucesivos, etc.


Actividad

1.- Describir los siguientes Simuladoresa) Sistemab) Variables

a).- ttp://www.fisicarecreativa.com/applets/react_time/reactionTime.htmlb).- http://space.jpl.nasa.gov/


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