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Equipo 1
García Orocio María de los Ángeles
López Toral Carina
Materia: Simulación
TEMA: INTRODUCCION A LA SIMULACIÓN
1.- INTRODUCCIÓN
 simular cada vez toma mayor auge en diversas disciplinas científicas,
para describir el viejo arte de la construcción de modelos.
 Aun cuando esta palabra se aplica a diversas formas de construcción de
modelos, tales como: Los de la escultura y pintura del Renacimiento
1.1 DEFINICIÓN E IMPORTANCIA DE LA SIMULACIÓN EN INGENIERÍA
¿Que es simulación?
 Es una técnica para analizar sistemas complejos, nos permite reunir
información pertinente sobre el comportamiento del sistema
H. Maisel y G. Gnugnoli
 Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una
computadora digital, estos experimentos comprender ciertos tipos de
relaciones matemáticas y lógicas las cuales son necearías para describir
el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real
a través de largos periodos de tiempo.
Robert E. Shannon
 Simulación es un procesó de diseñar y desarrollar un modelo
computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentos con
este modelo el propósito de entender el comportamiento del sistema o
evaluar varias estrategias con las cuáles operar un sistema
¿Para que?
Para explicar, entender o mejorar el sistema.
Ejemplo:
El diseño de un procesador involucra miles o millones de compuertas lógicas
interconectadas. El proceso de crear el primer chip es sumamente costoso y no
es posible darse el lujo de construir varios chips y luego verificar su
funcionamiento. Lo que se hace es modelar el procesador y verificar su
funcionamiento usando simulación.
¿Cuándo?
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Materia: Simulación
a) El sistema real no existe. Es costoso, peligroso, consume mucho tiempo,
o imposible de construir y experimentar con prototipos (nuevo
computador o procesador, reactor nuclear).
b) b) Experimentar con el sistema real es complicado, costoso, peligroso, o
puede causar serios desajustes (sistema de transporte, sistema de
manufactura, reactor nuclear).
c) c) Necesidad de estudiar el pasado, presente, o futuro del sistema en
tiempo real, tiempo expandido, o tiempo comprimido (sistemas de
control a tiempo real, estudios en cámara lenta, crecimiento poblacional).
d) d) El sistema es tan complejo que su evaluación analítica es prohibitiva,
bien sea porque el modelado matemático es imposible, o porque el
modelado matemático no tiene solución analítica o numérica simple y
práctica (colas de espera, ecuaciones diferenciales no lineales,
problemas estocásticos).
e) Se puede validar satisfactoriamente el modelo de simulación.
 Se podría decir “Simular cuando todo lo demás falla”, pero esto no es
excusa para usar simulación inadecuadamente.
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Las áreas de aplicación de la simulación son numerosas y entre ellas
están:
Diseño y análisis de sistemas de producción.
Análisis de sistemas financieros o económicos.
Evaluación de software y hardware.
Evaluación de sistemas de armamento militar o sistemas tácticos.
Determinación de políticas de inventario.
Diseño de sistemas de comunicación y protocolos
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 Diseño de sistemas de transporte.
 Evaluación de diseños de organizaciones como hospitales, comedores,
servicios de correo
Ventajas
1. Es un proceso relativamente eficiente y flexible.
2. Puede ser usada para analizar y sintetizar una compleja y extensa
situación real, pero no
puede ser empleada para solucionar un
modelo de análisis.
3. En algunos casos la simulación es el único
método disponible.
4. Los modelos de simulación se estructuran y nos resuelve en general
problemas trascendentes.
5. Los directivos requieren conocer como se avanza y que opciones son
atractivas; el directivo con la ayuda del computador puede obtener varias
opciones de decisión.
Desventajas
1. Un buen modelo de simulación puede resultar bastante costoso; a menudo
el proceso de desarrollar un modelo es largo y complicado.
2. La simulación no genera soluciones óptimas a problemas de análisis
cuantitativos, en técnicas como cantidad económica de pedido, programación
lineal
3. Los directivos generan todas las condiciones y restricciones para analizar las
soluciones. El modelo de simulación no produce respuestas por si mismo.
4. Cada modelo de simulación es único. Las soluciones e inferencias no son
usualmente transferibles a otros problemas.
1.2 CONCEPTOS BÁSICOS DE SIMULACIÓN
Modelos de simulación
 Un modelo es una representación de un objeto, idea, o sistema en una
forma diferente a la entidad misma. En nuestro caso el modelo es un
conjunto de relaciones matemáticas o lógicas derivadas de supuestos
sobre el comportamiento del sistema.
 Un sistema de simulación necesita de un modelo para describir las
operaciones del sistema
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 Un modelo es una representación de un sistema desarrollado para el
estudio de dicho sistema
 El modelo nos va a decir el seguimiento de lo que se esta tratando de
simular existen diferentes tipos de modelos de simulación
 MOELO DE SIMULACIÓN ESTÁTICO
Es la representación de un sistema en un tiempo es particular
 MODELO DE SIMULACIÓN DINÁMICO
Es la representación de un sistema que va evolucionando durante un tiempo
 MODELO DE SIMULACIÓN DETERMINISTICO
Es el que no contiene variables aleatorias, este modelo obtiene una
respuesta conocida mediante la entrada de una variable determinada
 MODELO DE SIMULACIÓN CONTINUA
Se caracteriza por tener un rango de tiempo predeterminando, es utilizado
cuando el sistema de estudio es considerado en forma individual
 MODELO DE SIMULACIÓN DISCRETO
Representa fenómenos en donde las cantidades varían en cantidades
moderadas sobre el tiempo
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Bibliografía
 http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lcp/texson_a_gg/capitu
lo2.pdf
 http://www.material_simulacion.ucv.cl/INDICE.htm
 http://www.scribd.com/doc/43227596/Simulacion-Un-Enfoque-PracticoRaul-COSS-Bu