I. S. C. y M. E. Mara de los ngeles Gutirrez Garca INSTITUTO TECNOLGICO SUPERIOR DE IRAPUATO

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S I M U L A C I N INTRODUCCIN A LA SIMULACIN DE EVENTOS DISCRETOS

ETAPAS DE UN PROY ECTO DE SIMULACIN

METODOLOGA PARA LA SIMULACIN.

Para el desarrollo de una simulacin se cuenta con una serie de pasos en secuencia lgica, que facilitan la elaboracin del modelo y permiten que los sistemas sean convenientemente representados, tomando en cuenta la validez del modelo para su propsito establecido y la utilidad de la informacin que ser analizada. Existe pequeas variaciones entre autores entre el nombre de los pasos y que comprende cada uno, pero en general el procedimiento es estndar.

Aunque se van a presentar una serie de pasos de forma secuencial, realmente es un proceso iterativo.

La secuencia propuesta es la siguiente:

1. Observacin.

sta lleva a la formulacin del problema real que se estudia. Se trata de fijar exactamente el problema que quiere abordarse, as como establecer el objetivo u objetivos que se persigue en la simulacin, limitantes y alcances En la formulacin del problema se definen las cuestiones para las que se buscan las respuestas, las variables implicadas y las medidas de ejecucin que se van a usar. Esta fase es muy importante para poder alcanzar un modelo vlido, se puede dividir a su vez en las siguientes fases: Identificacin del Problema. Se hace una abstraccin del tipo de problema que se va a tratar. Se identifican los recursos a utilizar, los requisitos que se van a exigir (relaciones a establecer). Reconocer las variables del sistema. Se han de identificar las variables que interviene en el sistema y que son de inters para nuestro modelo, stas se pueden clasificar en:

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Variables exgenas: son variables externas al modelo y existen con independencia de l. Se consideran variables de entrada. stas a su vez se pueden dividir en dos grupos:

Variables controlables o de decisin (factores): son aquellas sobre las que el analista puede decidir su valor dentro de ciertos lmites.

Variables incontrolables o parmetros: sus valores no se pueden decidir sino que vienen fijados. Las variables sern controlables o incontrolables dependiendo de quin las defina.

Variables endgenas: son variables internas y las variables de salida del modelo. Son funcin de las variables exgenas y de la estructura del modelo. Especificacin de las restricciones de las variables de decisin Incluso en el caso de que las variables sean controlables, estn limitadas o restringidas a ciertos lmites dentro de los cuales se pueden modificar. Es importante considerar cuidadosamente las restricciones sobre las variables de decisin, ya que definen el posible espacio de soluciones dentro del cual se buscar una buena solucin o la ptima usando el modelo de simulacin.

2. Recoleccin y procesamiento de la informacin requerida. Con la recoleccin lo que se indica, es la necesidad de hacerse con todos los datos disponibles para la simulacin del comportamiento del sistema. Y el procesamiento no es ms que la transformacin de esos datos en informacin que podamos utilizar imprescindible para simular un sistema. Se pueden considerar tres posibles fuentes para generar informacin: datos histricos o series temporales, opiniones de expertos y estudios de campo. 3. Formulacin del modelo. Ya es sabido que modelar es ms un arte que un tcnica. Al modelar, se caracterizan las relaciones que gobiernan la interaccin de las componentes del sistema y de las actividades endgenas y exgenas. La cuestin clave al modelar es saber distinguir lo relevante de lo que no lo es. Porque el mejor modelo no es el ms complejo y el que tiene ms detalles, sino el que, siendo muy simple, se adecua al objetivo perseguido, ya que cuanto ms detalles, ms pesado, confuso y costoso de experimentar es el modelo resultante. Desarrollar una estructura preliminar del modelo que interrelacione las variables del sistema y las medidas de ejecucin.

Para evaluar la efectividad de un sistema, se debe identificar una medida o medidas de comportamiento (o ejecucin) para juzgarlo. Estas medidas se seleccionan del conjunto de variables endgenas. La medida o medidas que se pretenden optimizar se conocen como funcin objetivo.

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4. Evaluacin de las caractersticas de la informacin procesada. Es necesario para fabricar un modelo determinar cul ser la distribucin de probabilidad que gobierna la informacin o la que mejor se ajusta, en caso de no existir una totalmente satisfactoria. Para determinar dicha distribucin son de utilidad pruebas estadsticas como:

a) Test referente a valores medios. b) Test referentes a variaciones. c) Test referente a recuento de datos, ej.: pruebas de bondad de ajuste. d) Pruebas no paramtricas.

5. Programacin del Modelo. Los modelos son abstracciones de las partes esenciales del sistema. Se ha de intentar ver si con las variables que se han especificado se tiene suficiente para describir estos aspectos importantes del sistema (si no se tienen suficientes entonces el modelo no ser una buena representacin del sistema), o por el contrario se han definido ms de las necesarias (esto puede oscurecer las relaciones entre las variables realmente importantes). En resumen, lo que se tiene que fijar en este paso es el nivel de detalle al que se debe llegar en el modelo. El nivel de detalle depende de:

Propsito del modelo. Contribucin de las variables al modelo.

No es igual si lo que se desea hacer es un modelo para una previsin a largo plazo, en cuyo caso la precisin puede ser menor, debido a que al transcurrir el tiempo las variables van a cambiar e incluso podrn aparecer otras nuevas, que si se desea una previsin a corto plazo, entonces se deber profundizar ms en el nivel de detalle. Para ello se puede emplear los diseos generalizados y los modulares (o de bloque). Es aconsejable que el programa tenga bastante flexibilidad para adaptarse a los posibles cambios que impongan las futuras revisiones. Se pueden distinguir las siguientes fases:

a) Elaborar un diagrama de flujo que muestre el efecto de las diferentes actividades sobre las componentes importantes del sistema.

b) Disear la programacin en algn lenguaje especial. c) Probar el programa en el ordenador hasta eliminar todos los errores. d) Generar resultados.

6. Verificacin del programa. En esta fase se comprueba que el programa se ajusta al modelo, es una tarea esencial y muy laboriosa, as como tambin, consiste en buscar errores en el cdigo del programa, errores tales como la creacin incorrecta de entidades, flujo errneo de las entidades en el modelo, etc.

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7. Validacin del Modelo. Puede ocurrir que aunque el programa funcione acorde y correctamente con el modelo, ste sea inexacto, es decir, que no se ajuste a la realidad. Para ello se debe comprobar que el modelo simulado reproduce resultados conocidos del sistema real en estudio. 8. Experimentacin o diseo de experimentacin de simulacin. Una vez verificado y validado el programa, el sistema en estudio est recogido en el programa de ordenador y podemos reproducir su comportamiento, en diversas situaciones cuantas veces se desee. Es aconsejable una planificacin rigurosa de la combinacin de posibilidades de experimentacin, lo que se denomina un diseo experimental. Hay veces en las que existe una nica funcin objetivo dominante y entonces se intenta optimizar sta sin tener en cuenta las otras variables, aunque siempre considerando las restricciones. En otras ocasiones existe ms de una funcin dominante, en este caso, hay que estudiar las distintas funciones objetivo e intentar encontrar valores para los cuales las funciones son ptimas.

Cuando se quiere tener en cuenta varias medidas de comportamiento, a menudo no se podrn optimizar simultneamente. Lo ideal sera hacer mnimas ambas medidas, el tiempo de espera y el costo de tener los empleados, pero si se minimiza una de ellas la otra aumenta.

9. Documentacin final y anlisis de resultados. En un estudio de simulacin, es preciso documentar todo lo hecho en las distintas fases, para poder realizar revisiones o investigar posibles errores de los resultados. El anlisis de resultados consiste en recolectar, sistemticamente, los datos producidos por la simulacin, calcular ciertas estadsticas, y por ltimo interpretarlas.

10. Implementacin.

Proceso Iterativo

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SECUENCIA DE UN PROYECTO DE SIMULACIN: