1era edición Mayo 2016.

La vida en sociedad del ser humano ha originado lanecesidad de transmitir y tratar la información de una formacontinuada. Con este fin, a lo largo del tiempo se ha idoperfeccionando diferentes técnicas y medios. El gran avancetecnológico en las dos ultimas décadas del siglo XX y en laprimera del siglo XXI ha desarrollado herramientas cada vezmas complejas capaces de cubrir esta necesidad con granprecisión y rapidez.

En el ordenador la herramienta que actualmente nospermite el tratamiento automático de la información,facilitándonos en gran medida su organización, proceso,trasmisión y almacenamiento.

El termino informática ha ido evolucionando a lolargo del tiempo, pero en la actualidad se considera la cienciaque estudia el tratamiento automático de la información.Procede de la fusión de dos palabras: información y automática.

Su desarrollo ha sido espectacular en las dos ultimasdécadas del siglo XX, siendo una herramienta imprescindible encomunicaciones, telefonía, medicina, aeronáutica, vigilancia,control de trafico, etc.

Los sistemas en general han evolucionado a través delos tiempos y esto ha generalizado gran inquietud de conocer lasestructuras y mecanismos de las funciones lógicas-complejas delos programas e interpretar de manera local los subtipos desistemas que existen para poder aplicar y manejar el desarrollodel software.

Es por lo antes mencionado que estudiaremos lostipos de sistemas y sus características para ejecutar un análisistecnológico y obtener un resultado favorable en cuanto alámbito donde se aplican los diversos conocimientosinformáticos.

POR: HENRY CASANOVAHCASANOVA99@YAHOO.COM

“Lo maravilloso es que el ejercicio moderno de la enseñanza no haya ahogado por completo la sagrada curiosidad por investigar, pues esta

delicada plantita, además de estimulo, necesita , esencialmente, de la libertad, sin la cual parece de modo inevitable.”

Albert Einstein.

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Evaluación de los sistemas.

Requisitos funcionariales de un modelo, variables de estado, de fase y físicas y sus representaciones

Tipos de modelos de Sistemas.

Clasificación de los sistemas.

Ejemplos de Sistemas.

La importancia del proceso de evaluación de los sistemas tecnológicos reside enla información que genera. La evaluación de los sistemas permite conocer si:

El proyecto en cuestión es viables de acuerdo a la disponibilidad de recursosmateriales y técnicos; si es rentable, si genera ganancias o pérdidas y sobretodo de los resultados obtenidos, no solo en cuanto a de los objetivos o metaslogradas, sino también de los efectos sociales y naturales que la operación dedicho proyecto implica al entorno, tanto en el momento de su aplicación comoa futuro. Esta información fundamenta la toma de decisiones, la participaciónciudadana y de los actores sociales que intervienen en las diferentes fases de losprocesos ya sea en su elaboración, en el uso o en los residuos de los sistemastécnicos.

La evaluación de los sistemas tecnológicos incluye no sólo al objeto, sinotambién a las personas sus intenciones, fines, deseos, valores que participan enél y a los resultados tanto esperados como los no deseados.

La evaluación de los sistemas tecnológicos, es el medio que brinda lainformación necesaria para valorar sus implicaciones en la sociedad y en lanaturaleza, este proceso permitirá tomar decisiones desde el diseño mismo delsistema y aun cuando ya está en funcionamiento. Esto permitirá prever costosy consecuencias.

Los sistemas técnicos se pueden evaluar en dos dimensiones una interna y otraexterna ambas evaluaciones se integran en la toma de decisiones, que puedeninfluir en el desarrollo e innovación tecnológica en la comunidad, la región, elpaís y del mismo planeta. 5

Los modelos de comportamiento se utilizan para describir el comportamiento del sistema en sutotalidad. Entre los modelos de comportamiento existentes se distinguen dos de estos: modelosde flujo de datos, que modelan el procesamiento de los datos en el sistema, y modelos demáquinas de estado, que modelan como el sistema reacciona a los eventos. Estos modelospueden usarse de forma separada o conjuntamente, dependiendo del tipo de sistema que seesté desarrollando.La mayoría de los sistemas de negocio están fundamentalmente dirigidos por los datos. Estáncontrolados por las entradas de datos al sistema con relativamente poco procesamiento deeventos externos.Un modelo de flujo de datos puede ser todo lo que se necesite para representar elcomportamiento de estos sistemas. Por el contrario, los sistemas de tiempo real a menudoestán dirigidos por eventos con un mínimo procesamiento de datos. Un modelo de máquina deestados es la forma más efectiva de representar su comportamiento. Otras clases de sistemaspueden estar dirigidas tanto por datos como por eventos. En estos casos se puede desarrollarambos tipos de modelos.Modelos de flujo de datosLos modelos de flujo de datos son una forma intuitiva de mostrar como los datos sonprocesados por un sistema. A nivel de análisis, deberían usarse para modelar la forma en laque los datos son procesados en el sistema existente. El uso de modelos de flujo de datos paraanálisis comenzó a usarse ampliamente después de la publicación del libro de DeMarco(DeMarco, 1978) sobre análisis de sistemas estructurados. Estos modelos son una parteintrínseca de los métodos estructurados. La notación usada en ellos representa elprocesamiento funcional (rectángulos redondeados), los almacenes de datos (rectángulos) yel flujo de datos entre funciones (flechas etiquetadas).

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Los modelos de flujo de datos muestran una perspectiva funcional en donde cada transformaciónrepresenta un único proceso o función. Son particularmente útiles durante el análisis derequerimientos ya que pueden usarse para mostrar el procesamiento desde el principio hasta elfinal en un sistema. Es decir, muestra la secuencia completa de acciones que tienen lugar a partirde una entrada que se está procesando hasta la correspondiente salida que constituye larespuesta del sistema.Un modelo de maquinas de estados describe como responde un sistema a eventos internos oexternos. El modelo de máquina de estados muestra los estados del sistema y los eventos queprovocan las transiciones de un estado a otro. No muestra el flujo de datos dentro del sistema.Este tipo de modelos se utiliza a menudo para modelar sistemas de tiempo real debido a que estossistemas suelen estar dirigidos por estímulos procedentes del entorno del sistema.Los modelos de máquina de estados son una parte integral de los métodos de diseño de tiemporeal tales como los propuestos por Ward y Mellor (Ward and Mellor, 1985), y Harel (Harel,1987). El método de Harel usa una notación denominada diagramas de estado que fue la basepara la notación del modelado de máquina de estados en UML.Un modelo de máquina de estados de un sistema supone que, en cualquier momento, el sistemaestá en uno de varios estados posibles. Cuando se recibe un estímulo, este puede disparar unatransición a un estado diferente.La notación UML utilizada para describir los modelos de máquina de estados está diseñada paramodelar el comportamiento de los objetos. Sin embargo, es una notación de propósito generalque se puede utilizar para cualquier tipo de modelado de máquina de estados. Los rectángulosredondeados en un modelo representan los estados del sistema. Incluyen una breve descripciónde las acciones realizadas en ese estado. Las flechas etiquetadas representan estímulos quefuerzan transiciones de un estado a otro.El problema con la aproximación de la máquina de estados es que el número de posibles estadoscrece rápidamente. Por lo tanto, para los modelos de sistemas grandes, es necesaria una ciertaestructuración de estos modelos de estados. Una forma de hacer esto es mediante la noción de unsúper-estado que encierra a varios estados separados. Este súper-estado se asemeja a un únicoestado de un modelo de alto nivel.

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Se clasifican en:Modelo informático: es la representación de la realidad por medio de abstracciones.Los modelos enfocan ciertas partes importantes de un sistema (por lo menos, aquellaque le interesan a un tipo de modelo específico), restándole importancia a otras.

La simulación es la imitación de la operación de un proceso o sistema real a lo largodel tiempo. El desempeño del sistema real se imita usando distribuciones deprobabilidad para generar aleatoriamente los distintos eventos que ocurren en elsistema. Por ello, un modelo de simulación sintetiza el sistema, mediante laconstrucción de cada uno de sus componentes y evento por evento para hacer unaabstracción de la realidad que se aproxime lo más posible a ella. Después el modelocorre el sistema simulado para obtener observaciones estadísticas del desempeño delsistema como resultado de los diferentes eventos generados aleatoriamente. Como lascorridas de simulación por lo general requieren la generación y el procesado de unagran cantidad de datos es inevitable que estos experimentos estadísticos simulados seejecuten en una computadora. Con estas precisiones ya se pueden comprender conmayor claridad algunas definiciones que fueron enunciadas por pioneros expertos dela simulación de sistemas.

Un sistema informático como todo sistema, es el conjunto de partesinterrelacionadas, hardware, software y de recurso humano que permite almacenar yprocesar información. El hardware incluye computadoras o cualquier tipo dedispositivo electrónico inteligente, que consisten en procesadores, memoria, sistemasde almacenamiento externo, etc. El software incluye al sistema operativo, firmware yaplicaciones, siendo especialmente importante los sistemas de gestión de bases dedatos. 8

MODELOS FISICOS. En el área de ingeniería se conoce al modelo físico a lasconstrucciones en escala reducida de obras de ingeniería para estudiar sucomportamiento, y de esa manera pueda permitir perfeccionar los diseños, antes deiniciar la construcción de las obras reales.MODELO DE SIMULACION. Es la construcción de modelos informáticos quedescriben la parte esencial del comportamiento de un sistema de interés, así comodiseñar y realizar experimentos con el modelo y extraer conclusiones de susresultados para apoyar la toma de decisiones. Se usa como un paradigma paraanalizar sistemas complejos. La idea es obtener una representación simplificada dealgún aspecto de interés de la realidad.Permite experimentar con sistemas (reales o propuestos) en casos en los que de otramanera esto sería imposible o impráctico.MODELOS ANALOGICOS: Se encargan de representar una propiedaddeterminada de un objeto o sistemaUn modelo matemático es uno de los tipos de modelos científicos que emplea algúntipo de formulismo matemático para expresar relaciones, proposiciones sustantivasde hechos, variables, parámetros, entidades y relaciones entre variables y/o entidadesu operaciones, para estudiar comportamientos de sistemas complejos ante situacionesdifíciles de observar en la realidad. El término modelización matemática es utilizadotambién en diseño gráfico cuando se habla de modelos geométricos de los objetos endos (2D) o tres dimensiones (3D).DEFINICION DEL MODELO DE SIMULACION DISCRETO.La simulación discreta es una técnica para el tratamiento de problemas complejosque se apoya en la potencia de los equipos informáticos y en software específico parael desarrollo de modelos de los sistemas estudiados. Los modelos permiten evaluar elcomportamiento del sistema en diferentes situaciones, de manera que lasmodificaciones se realizan sobre el modelo y no sobre el propio sistema.

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Tipos de sistemasSe entiende bajo el término sistema a un conjunto de elementos que estánrelacionadas entre sí para alcanzar algún determinado objetivo.

Pueden clasificarse tomando en cuenta diversos criterios, algunos de ellos son lossiguientes:

Según la relación que establecen con el medio ambiente:Sistemas Abiertos:Es aquel que proporciona alguna combinación de interoperabilidad portabilidad yuso de estándares abiertos. También puede referirse a los sistemas configurados parapermitir el acceso sin restricciones por parte de personas y otros sistemas. La idea desistema abierto en el campo de la informática se desarrolló a fines de 1970 e inicios dela década del ’80, con el avance de Unix. Este tipo de sistemas presentaba interfacesde programación e interconexiones periféricas estandarizadas, lo que promovía eldesarrollo de software y hardware por parte de terceros.

Sistemas cerrados:Se caracterizan por su hermetismo, que hace que no ocasionen ningún intercambiocon el ambiente que se encuentra a su alrededor, por lo que no se ven afectados por elmismo. Esto hace que tampoco los sistemas ejerzan influencia alguna en el medioambiente que los rodea. Los sistemas cerrados entonces, se caracterizan por poseerun comportamiento totalmente programado y determinado y la materia y energíaque intercambian con el ambiente que los rodea es mínima. 10

Según su constitución:Sistemas conceptuales:

Están constituidos por conceptos que son ajenos a la realidad y que resultanmeramente abstractos.Sistemas físicos:Los elementos que los componen, en cambio, son concretos y palpables, es decir que

se los puede captar por medio del tacto.

Según su origen:Sistemas artificialesSe caracterizan por ser producto de la creación humana, por lo que dependen de lapresencia de otros para poder existir.Sistemas naturales:Estos en cambio, no dependen de la mano de obra del hombre para originarse.Según su movimiento:Sistemas dinámicos:Estos sistemas se caracterizan por presentar movimiento.Sistemas estáticos:Como su nombre indica, carecen de movimiento alguno.

Sistema Determinístico:Es aquel en el cual las partes interactúan de una forma perfectamente previsible, sindejar lugar a dudas. A partir del último estado del sistema y del programa deinformación, se puede prever, sin ningún riesgo o error, su estado Siguiente. Porejemplo: cuando se gira la rueda de la máquina de coser, se puede prever elcomportamiento de la aguja

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Sistema Determinístico:Es aquel en el cual las partes interactúan de una forma perfectamente previsible, sindejar lugar a dudas. A partir del último estado del sistema y del programa deinformación, se puede prever, sin ningún riesgo o error, su estado Siguiente. Porejemplo: cuando se gira la rueda de la máquina de coser, se puede prever elcomportamiento de la aguja

Sistema Probalistico:Es aquel para el cual no se puede suministrar una previsión detallada. Estudiandointensamente, se puede prever probabilísticamente lo cual sucederá en determinadascircunstancias. No es predeterminado. La previsión se encuadra en las limitacioneslógicas de la probabilidad. Por ejemplo, el comportamiento de un perro cuando se leofrece un hueso; puede aproximarse, no interesarle o retirarse.

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Clasificación de seis categorías de sistemas:Sistema determinístico simple:Es aquel que posee pocos componentes e interrelaciones, que revelan uncomportamiento dinámico completamente previsible. Es el caso del juego del billar,que cuando está adecuadamente definido, es un sistema de geometría dinámica muysimple (aunque abstracto). En el mundo real, el juego de billar se vuelveprobabilístico.Sistema determinístico complejo:Es el caso del computador. Si su comportamiento no fuere totalmente previsible,funcionaría mal.Sistema determinístico excesivamente complejo:Esta categoría está vacía, pues no existe ningún sistema que pueda encuadrarse enella.Sistema probabilístico simple:Es un sistema simple, pero imprevisible, como jugar con una moneda. El controlestadístico de calidad es un sistema probabilístico simple.Sistema probabilístico complejo:Es un sistema probabilístico que, aunque complejo, puede ser descrito. El volumen deagua que pasa por un río es un ejemplo. El concepto de relatividad en la industria, esotro.Sistema probabilístico excesivamente complejo:Es un sistema tan complicado que no puede ser totalmente descrito. Es el caso delcerebro humano o de la economía nacional. El mejor ejemplo de un sistemaindustrial de esa categoría es la propia empresa.

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