Métodos Cuantitativos y de simulación 01/02/2011

Miguel Ángel Rosendo Esquivel A01127094

Luis Daniel Samper Escalante A01127128

David Figueroa Hernández A01127491

E2: Aplicaciones y Lenguajes de Simulación. Mega-

tendencias en el ámbito académico

a) Descripción de Simulación de Eventos discretos.

Evento discreto: SIMULACIÓN DE UNA ESTACIÓN DE AUTOBUSES.

Entidades:

chofer

pasajeros

vendedor

Atributos:

tipo de pasajero

Recursos:

boletos

autobuses

Variables del sistema:

número de pasajeros a bordo

número de pasajeros esperando

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número de autobuses disponibles

número de autobuses ocupados

instante en que llegara un pasajero o autobús

instante en que sale un autobús

instante en el que se compra un boleto

número de personas comprando boletos

Eventos:

llego un pasajero

llego un autobús

salió un autobús

un pasajero compro un boleto

b) Características del lenguaje.

Arena

Arena es un software de simulación de eventos discretos y automatización de software desarrollado por el Modelado de Sistemas y adquirida por Rockwell Automation en el año 2000.

En Arena, el usuario construye un modelo de experimentación mediante la colocación de módulos que representan los procesos o la lógica. Las líneas de conexión se utilizan para unir los módulos entre sí y se especifica el flujo de las entidades. Mientras que los módulos tienen acciones específicas en relación con las entidades, el flujo, y el momento, la representación exacta de cada módulo y la entidad en relación con los objetos de la vida real está sujeto a él modelador. Los datos estadísticos, tales como tiempo de ciclo y WIP (trabajo en proceso) los niveles, se pueden grabar y emitir como informes.

Arena se integra muy bien a las tecnologías de Microsoft. Se incluye Visual Basic para aplicaciones para los modelos pueden ser más automatizado, si se necesitan algoritmos específicos. También soporta la importación de Microsoft Visio diagramas de flujo, así como leer o salir a hojas de cálculo Excel y bases de datos Access. Alojamiento de controles ActiveX también se apoya.

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c) Prototipo de simulación. Descripción del sistema a modelar. Descripción

del prototipo

El sistema a modelar, como se ha explicado anteriormente, es una estación de

autobuses, estación a la cual llegan clientes a adquirir su boleto y a tomar el

autobús. Los autobuses llegan y se van. Se tienen colas de espera para la compra

del boleto, así como para el ascenso al autobús.

El propósito para modelar este escenario es identificar la capacidad de la terminal

de autobuses y el impacto que tienen los clientes hacia los recursos como lo son

los autobuses y los boletos. También se podrá mediante la observación de la

simulación determinar el horario óptimo para comprar un boleto.

En el prototipo se tendrá área que simula la estación de autobuses, a donde llegan

los clientes y a donde arriban los autobuses. Dentro de la estación se tiene el área

para la venta de boletos con su respectiva cola de espera, y una cola de espera

para abordar el autobús. Se tienen simulados también los tipos de clientes, y los

eventos antes descritos, acumuladores y estadísticas.

d) Reutilización de modelos.

En primera instancia es un modelo lógico o matemático, ya que se basa en

aproximaciones y suposiciones estructurales y cuantitativas acerca de cómo

funciona el sistema. Es también un modelo digital porque los objetos se codifican

en cifras organizadas en estructuras de datos. Es un modelo dinámico porque los

procesos se relacionan entre sí y se simulan los mecanismos de cambio.

Esta simulación es una simulación que usa un modelo de estado discreto del

sistema es llamada una simulación por eventos discretos. En este tipo de

simulaciones el estado del sistema cambia solo en momentos específicos del

tiempo: cuando ocurre un evento.

En este tipo de sistema tenemos dos tipos de eventos, llegadas y salidas. Cuando

un cliente arriba, la longitud de cola se incrementa (cambia el estado del sistema),

y cuando un cliente termina de ser atendido este abandona el sistema y la

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longitud de cola se decrementa (vuelve a cambia el estado del sistema). Es claro

que el estado del sistema no cambia constantemente y solo lo hace al ocurrir un

evento: una llegada o una salida.

El esquema secuencial clásico de los simuladores por eventos discretos se muestra

a continuación, en donde por lo general la simulación termina cuando el tiempo

del próximo evento a simular es mayor que el tiempo que se estipulo para la

simulación.

e) Retos y Aplicabilidad

El principal reto con el cual nos hemos encontrado es el del aprendizaje de un

lenguaje de programación lógico-modular del cual no estamos acostumbrados.

Será necesario realizar una investigación en libros, artículos y videos para construir

los módulos necesarios del sistema en Arena para después simular el evento.

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La aplicabilidad que encontramos al realizar el modelo del sistema real fue la de

poder comprender el comportamiento del sistema y evaluar nuevas estrategias

(dentro de los límites impuestos por los criterios) para el funcionamiento del

sistema actual.

La simulación nos permitirá generar una muestra de escenarios representativos

para el modelo propuesto, y así estudiar el comportamiento de las entidades y en

un caso óptimo la mejora de aprovechamiento de los recursos.

f) Plan de Trabajo: Gráfica de Gantt (Lista de tareas y responsable, período

de tiempos para realizar cada tarea)