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Ing. Luis Palma
Etapas del Estudio de Simulación
La mayoría de los autores opinan que son necesarios
los siguientes pasos para llevar a cabo un
experimento de simulación
 Definición del problema
 Recolección de datos
 Construcción del modelo
 Verificación del modelo
 Validación del modelo
 Experimentación
 Interpretación y análisis de resultados
 Reportes y Documentación
S
I
M
U
L    Análisis de
A    Problemas
C
I
O
N   Recolección de
        Datos


    Construcción
                     Verificación   Validación   Experimentos
     del Modelo


                                                                  I
                                                 Interpretación   M
                                                                  P
                                                                  L
                                                                  A
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                                                    Reporte       T
                                                                  A
                                                                  C
                                                                  I
                                                                  O
                                                                  N
Formulación del problema
Para tener una definición precisa del sistema que se
desea simular, es necesario :
 Realizar un análisis del mismo con el fin de determinar
    la interacción con otros sistemas
   Determinar las restricciones del sistema
   Determinar las variables que interactúan dentro del
    sistema y sus interrelaciones
   Definir los objetivos que se desea obtener del estudio
   Especificar con un diagrama de flujo lógico
Ejercicio práctico
Todos los días de la semana a las 4:00 pm. la cola de La
sucursal del banco EL PRESTADOR se extiende fuera de
los ambientes de la agencia, eventualmente el gerencia
observa esta situación y le asigna a usted la labor de
identificar el problema y resolverlo (en la diapositiva
siguiente se muestra el flujo grama).
 1. Identifique el problema.
 2. Plantee objetivos.
 3. Determinar las restricciones
 4. Determinar las variables
VIVIENDA
         VEREDA
                  BANCO




                                         SERVIDORES
 Flujo
Grama              COLA - CLIENTES




                              VIVIENDA
Recolección de datos
 Se recopila datos de la realidad con la
  finalidad de estimar        las   variables   y
  parámetros de entrada.

 Se debe decidir:
    Cómo recopilar la información
    Qué datos se necesita y si son importantes.

 En caso de tener variables aleatorias:
    Identificar la distribución de frecuencias.
    Verificar si la distribución no cambia en el
     tiempo.
    Probar si una serie de números pertenece a
     cierta distribución de la probabilidad.
Modelo
 Es la reducción o abstracción del sistema real a un
 diagrama de flujo lógico, donde se identifican los
 elementos, las variables y los eventos importantes para
 cumplir el objetivo del estudio.

 Se define el nivel de detalle del estudio (o nivel de
 simplificación).
   Un modelo detallado puede implicar mucho tiempo en
    su implementación.
   Un modelo simplificado no le va ha permitir lograr el
    objetivo planteado.
Estructura del Modelo
• Gráfico del Sistema.
• Entidades del sistema.
• Eventos del sistema.
• Diagrama de Flujo
• Variables
• Variables Aleatorias
   – Distribución Frecuencia

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO
  Se decide el lenguaje de programación a usar.
Verificación
 Para asegurar que el modelo se comporta de la manera
  que el experimentador desea.
 Se verifica si el modelo se ha construido de acuerdo a
  las especificaciones.
 Se realiza por inspección a lo largo del proyecto


     Especificación del
         modelo               ≡          Código del modelo


                              ok
Validación
 Se prueba la concordancia entre el desempeño del
  modelo y el desempeño del sistema real.
 Un buen modelo es aquel que se ajusta mejor a los
  datos y por lo tanto se puede usar para predecir la
  realidad.

            e     realidad             s

  Sistema                                    ≡     ok

            e     modelo               s
Experimentación

 Los objetivos de la experimentación son:
    Encontrar la combinación de parámetros que optimizan
     la variable de interés.
    Explicar la relación entre la variable de interés y las
     variables controlables.
 La experimentación ayuda a conocer el sistema
  materia de la simulación.
Interpretación
 En esta etapa se realiza la interpretación de resultados
  que arroja la simulación y basándose en esto se toma
  una decisión.
 Se determina si el modelo de simulación es útil para
  resolver el problema planteado al inicio de la
  investigación.
 Posiblemente ahora con más conocimiento de causa se
  puede determinar con mayor precisión ¿cuál es el
  problema a resolver?
Variables de salida a
          evaluar en un simulación
λ  tasa media de llegadas por unidad de tiempo.
μ  tasa media de servicio (número medio de servicios
   completados por unidad de tiempo).
ρ factor de utilización de la unidad de servicio.
N número de unidades en el sistema.
Pn probabilidad de que cuando una unidad llega al sistema
   para recibir servicio haya n unidades en el sistema.
L número medio de unidades en el sistema.
Lq número medio de unidades en la cola a la espera de
   recibir servicio.
W tiempo medio de estancia en el sistema para cada unidad
   (tiempo de espera + tiempo de servicio).
Wq tiempo medio de espera en la cola (desde que llega hasta
   que empieza a ser servido).
Reportes y Documentación
 Ayuda a incrementar la vida útil del modelo.
 Se relaciona al proceso de desarrollo, operación e
  implantación del modelo de simulación.
 Ayuda al modelador a reconocer sus propios errores y
  mejorar para un siguiente proyecto de simulación
Implantación

 Para que un proyecto de simulación sea exitoso se
  deben dar 3 condiciones: que Sea aceptado, entendido
  y usado.
 Implantación: referido a aplicar los resultados del
  proyecto de simulación en el sistema real, para
  optimizar o corregir los problemas.

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  • 2. Etapas del Estudio de Simulación La mayoría de los autores opinan que son necesarios los siguientes pasos para llevar a cabo un experimento de simulación  Definición del problema  Recolección de datos  Construcción del modelo  Verificación del modelo  Validación del modelo  Experimentación  Interpretación y análisis de resultados  Reportes y Documentación
  • 3. S I M U L Análisis de A Problemas C I O N Recolección de Datos Construcción Verificación Validación Experimentos del Modelo I Interpretación M P L A N Reporte T A C I O N
  • 4.
  • 5. Formulación del problema Para tener una definición precisa del sistema que se desea simular, es necesario :  Realizar un análisis del mismo con el fin de determinar la interacción con otros sistemas  Determinar las restricciones del sistema  Determinar las variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones  Definir los objetivos que se desea obtener del estudio  Especificar con un diagrama de flujo lógico
  • 6. Ejercicio práctico Todos los días de la semana a las 4:00 pm. la cola de La sucursal del banco EL PRESTADOR se extiende fuera de los ambientes de la agencia, eventualmente el gerencia observa esta situación y le asigna a usted la labor de identificar el problema y resolverlo (en la diapositiva siguiente se muestra el flujo grama). 1. Identifique el problema. 2. Plantee objetivos. 3. Determinar las restricciones 4. Determinar las variables
  • 7. VIVIENDA VEREDA BANCO SERVIDORES Flujo Grama COLA - CLIENTES VIVIENDA
  • 8.
  • 9. Recolección de datos  Se recopila datos de la realidad con la finalidad de estimar las variables y parámetros de entrada.  Se debe decidir:  Cómo recopilar la información  Qué datos se necesita y si son importantes.  En caso de tener variables aleatorias:  Identificar la distribución de frecuencias.  Verificar si la distribución no cambia en el tiempo.  Probar si una serie de números pertenece a cierta distribución de la probabilidad.
  • 10.
  • 11. Modelo  Es la reducción o abstracción del sistema real a un diagrama de flujo lógico, donde se identifican los elementos, las variables y los eventos importantes para cumplir el objetivo del estudio.  Se define el nivel de detalle del estudio (o nivel de simplificación).  Un modelo detallado puede implicar mucho tiempo en su implementación.  Un modelo simplificado no le va ha permitir lograr el objetivo planteado.
  • 12. Estructura del Modelo • Gráfico del Sistema. • Entidades del sistema. • Eventos del sistema. • Diagrama de Flujo • Variables • Variables Aleatorias – Distribución Frecuencia IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO Se decide el lenguaje de programación a usar.
  • 13.
  • 14. Verificación  Para asegurar que el modelo se comporta de la manera que el experimentador desea.  Se verifica si el modelo se ha construido de acuerdo a las especificaciones.  Se realiza por inspección a lo largo del proyecto Especificación del modelo ≡ Código del modelo ok
  • 15.
  • 16. Validación  Se prueba la concordancia entre el desempeño del modelo y el desempeño del sistema real.  Un buen modelo es aquel que se ajusta mejor a los datos y por lo tanto se puede usar para predecir la realidad. e realidad s Sistema ≡ ok e modelo s
  • 17.
  • 18. Experimentación  Los objetivos de la experimentación son:  Encontrar la combinación de parámetros que optimizan la variable de interés.  Explicar la relación entre la variable de interés y las variables controlables.  La experimentación ayuda a conocer el sistema materia de la simulación.
  • 19.
  • 20. Interpretación  En esta etapa se realiza la interpretación de resultados que arroja la simulación y basándose en esto se toma una decisión.  Se determina si el modelo de simulación es útil para resolver el problema planteado al inicio de la investigación.  Posiblemente ahora con más conocimiento de causa se puede determinar con mayor precisión ¿cuál es el problema a resolver?
  • 21. Variables de salida a evaluar en un simulación λ tasa media de llegadas por unidad de tiempo. μ tasa media de servicio (número medio de servicios completados por unidad de tiempo). ρ factor de utilización de la unidad de servicio. N número de unidades en el sistema. Pn probabilidad de que cuando una unidad llega al sistema para recibir servicio haya n unidades en el sistema. L número medio de unidades en el sistema. Lq número medio de unidades en la cola a la espera de recibir servicio. W tiempo medio de estancia en el sistema para cada unidad (tiempo de espera + tiempo de servicio). Wq tiempo medio de espera en la cola (desde que llega hasta que empieza a ser servido).
  • 22.
  • 23. Reportes y Documentación  Ayuda a incrementar la vida útil del modelo.  Se relaciona al proceso de desarrollo, operación e implantación del modelo de simulación.  Ayuda al modelador a reconocer sus propios errores y mejorar para un siguiente proyecto de simulación
  • 24.
  • 25. Implantación  Para que un proyecto de simulación sea exitoso se deben dar 3 condiciones: que Sea aceptado, entendido y usado.  Implantación: referido a aplicar los resultados del proyecto de simulación en el sistema real, para optimizar o corregir los problemas.