1.3 Estudios de Simulación
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Modelación Simulación Unidad 1 Y Ing. Adolfo E. Galán, M.Ed. | [email protected] Conceptos básicos de modelación y simulación
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Modelacion y Simulación
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de
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iónSimulación
Unidad 1
Y
Ing. Adolfo E. Galán, M.Ed. | [email protected]
Conceptos básicos de modelación y simulación
Ing. Adolfo E. Galán, M.Ed. | [email protected]
Agenda
1.3 Estudio de simulación
1.3.1 Pasos para realizar un estudio de simulación.1.3.2 Elementos clave para garantizar el éxito de un modelo de simulación.
1.3.1 Pasos Estudio de Simulación
3 Fases:
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• Identificación del problema
• Definición de objetivos
• Recolección de datos
• Diseño del modelo
Diseño del Modelo
• Construcción del modelo
• Validación y verificación
Construcción del Modelo • Experimentación
• Análisis de datos
• Conclusiones
• Documentación
• Implementación
Experimentación
1.3.1 Fase 1: Diseño del modelo
Identificación del problemaLo que origina la simulación, que
queremos estudiar o modificar. Luego identificar los elementos del sistema en cuestión (entidades, localidades, etc.)
Definición de objetivosDefinir claramente las variables de
decisión del modelo que se deben generar para que en base a esa información se pueda elegir el mejor escenario.
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1.3.1 Fase 1: Diseño del modelo
Recolección de datosSe debe establecer que información es
útil para determinar las distribuciones de probabilidad asociadas a cada variable aleatoria.
Diseño del modeloGenerar un estudio de simulación base,
pero de forma conceptual. Debe incluir todos los elementos identificados en el primer paso y definir las distribuciones para cada variable del modelo.
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1.3.1 Fase 2: Construcción del modelo
Construcción del modeloTrasladar el modelo conceptual a alguna
herramienta de simulación, generalmente se utiliza un lenguaje estándar (entidades, localidades, atributos, etc.) sin embargo depende del entorno que se esté utilizando.
El modelo en la herramienta ya debe incluir las funciones de distribución.
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1.3.1 Fase 2: Construcción del modelo
Validación y VerificaciónVerificar implica comprobar las variables
y sus distribuciones, para evitar errores programáticos.
Validación consiste en realizar una serie de pruebas con información de entrada real y observar el comportamiento del modelo analizando los resultados.
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1.3.1 Fase 3: Experimentación
ExperimentaciónSe deben definir los escenarios que se
requiere analizar (posibles soluciones a la problemática definida). Generalmente se realizan varias réplicas.
Análisis de datosAnalizar los resultados obtenidos y
realizarle pruebas estadísticas para comparar los escenarios e identificar el mejor.
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1.3.1 Fase 3: Experimentación
ConclusionesEn base a los resultados se concluye cual
escenario es mejor (o mejores) y por qué.
DocumentaciónDocumentar todo el modelo para que
permita ser entendido y utilizado por otras personas y/o para ajustes futuros. Debe incluir: modelo, alcances, distribuciones, etc.
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1.3.2 Elementos clave para el éxito de la simulación
Tamaño insuficiente de la corrida:
Definir el tamaño y tiempo adecuado de la simulación, lo suficientemente adecuado para alcanzar estados estables.
Variables mal definidas:Seleccionar lo que realmente se quiere
identificar.
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1.3.2 Elementos clave para el éxito de la simulación
Errores en función de distribución:Establecer la toma de datos lo más
fidedigna posible de manera que no afecte a la elección de la función de distribución que representa a la variable aleatoria.
Falta de un análisis de resultados:Es necesario establecer varias réplicas y
obtener intervalos de confianza adecuados.
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1.3.2 Elementos clave para el éxito de la simulación
Uso incorrecto de la información obtenida:
Analizar los datos recabados para el estudio de forma objetiva, depurada y reorganizada.
Variables mal definidas:No simplificar tanto un proceso que
tienda a verse como una “caja negra” de la cual no sabemos como afecta a las demás variables.
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