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1. ESQUEMA DE TRABAJO1. “Conceptos de simulación” Responder el siguiente cuestionario:1 ¿Por qué a veces se le llama a la simulación una técnica de último recurso?La simulación se ha convertido en una herramienta estándar en los negocios. En manufactura, se utiliza para determinar los programas de p...

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1. ESQUEMA DE TRABAJO 1. “Conceptos de simulación” Responder el siguiente cuestionario:

1.1 ¿Por qué a veces se le llama a la simulación una técnica de último recurso? La simulación se ha convertido en una herramienta estándar en los negocios. En manufactura, se utiliza para determinar los programas de producción, niveles de inventario y procedimientos de mantenimiento; planear la capacidad, requisitos de recursos y procesos; y más. En servicios, se emplea ampliamente para el análisis de líneas de espera y programación de operaciones. Muchas veces, cuando falla una técnica matemática, se recurre a la simulación.

1.2 ¿Qué papeles cumplen las pruebas de hipótesis estadística en la simulación? De hecho, muchos analistas consideran la simulación como una forma de prueba de hipótesis, donde cada ejecución de simulación ofrece uno o más datos de muestra que son susceptibles al análisis formal a través de los métodos estadísticos inferenciales. Los procedimientos estadísticos que normalmente se usan en la evaluación de resultados de simulación incluyen el análisis de varianza, análisis de regresión y pruebas.

1.3 ¿Qué determina la validez de un modelo de simulación? En este contexto, validación se refiere a probar el programa de computación para garantizar que la simulación está bien. Específicamente, es una verificación para corroborar si el código de la computadora es una traslación válida del modelo de diagrama de flujo y si la simulación representa adecuadamente al sistema real

1.4 ¿Se debe usar una computadora para obtener información adecuada de una simulación? Explique. Aun cuando el término simulación tiene varios significados dependiendo de su aplicación, en negocios normalmente se refiere al uso de una computadora para llevar a cabo experimentos en un modelo de un sistema real. Ejemplos de otros tipos de simulación son los simuladores de vuelo, juegos de video y animación virtual. Los experimentos de simulación se efectúan antes de que el sistema real entre en operación a fi n de ayudar en su diseño, ver cómo reaccionaría el sistema

a los cambios en sus reglas operativas o evaluar la respuesta del sistema a los cambios en su estructura.

1.5 ¿Qué métodos se usan para incrementar el tiempo en un modelo de simulación? ¿Cómo funcionan? En un modelo de simulación, el tiempo se puede avanzar con uno de dos métodos: 1) incrementos fijos o 2) incrementos variables. En ambos métodos de incrementos de tiempo es importante el concepto de un reloj simulado. En el método de incremento de tiempo fijo, se especifican los incrementos uniformes de tiempo del reloj (como minutos, horas o días) y la simulación continúa por intervalos fijos de un periodo al siguiente. En cada punto de tiempo de reloj, se rastrea el sistema para determinar si ocurría algún evento. De ser así, se simulan los eventos y avanza el tiempo; de lo contrario, el tiempo de todas maneras avanza una unidad. En el método de incremento de tiempo variable, el tiempo del reloj avanza por la cantidad requerida para iniciar el siguiente evento.

1.6 ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de empezar una simulación con el sistema vacío? ¿Y con el sistema en equilibrio? Los Modelos Estáticos suelen utilizarse para representar el sistema en un cierto instante de tiempo y en su formulación no se considera el avance del tiempo. Este tipo de modelos es muy útil cuando el sistema se encuentra en equilibrio, no evoluciona respecto al tiempo. Si se cambia el punto de equilibrio alterando uno o más de los valores del sistema, el modelo permite deducir el resto de los valores, pero no muestra la manera en que cambiaron. Los Modelos Dinámicos, en contraposición a los anteriores, permiten deducir como las variables de interés del sistema evolucionan respecto al tiempo.

1.7 Distinga entre las distribuciones matemáticas conocidas y las distribuciones empíricas. Se pueden usar dos categorías de distribución para la simulación: las distribuciones empíricas de frecuencia y las distribuciones estándar matemáticas. Una distribución empírica se deriva de observar las frecuencias relativas de cierto evento, como la llegada en una línea o la demanda de un producto. Es decir que se trata de una distribución de demanda elaborada según las necesidades que sólo es relevante para una situación en particular.

Dichas distribuciones se determinan por observación directa o análisis detallado de registros (su uso se mostrará en el ejemplo de simulación de líneas de espera). Pero, por ejemplo, muchas veces se puede suponer de manera razonable que la demanda está muy vinculada con una distribución estándar matemática, como la normal o Poisson. Lo anterior simplifica en gran medida la recopilación y captura de datos.

1.8 ¿Qué información se necesita para una simulación con una distribución matemática conocida? Para ilustrar cómo se relacionan los números aleatorios con una distribución estándar, imagine que la demanda diaria de periódicos de una máquina expendedora se distribuye normalmente con una media de 55 y que la desviación estándar es de 10. Con esta suposición, la generación de demanda diaria requeriría una tabla de números aleatorios (o de desviaciones) normalmente (n) distribuidos junto con la fórmula estadística Dn =x+ Znσ .

1.9 ¿Por qué es importante en la simulación la duración de la ejecución? La duración de la ejecución de simulación (duración de la ejecución o tiempo de ejecución) depende del propósito de la simulación. Quizás el planteamiento más común sea continuar la simulación hasta lograr un equilibrio

1.10 ¿Una ejecución de 100 observaciones es dos veces más válida que una de 50? Explique. No, duplicar la duración de las series puede arrojar condiciones nuevas y diferentes, aunque igualmente estables. En este caso, la ejecución de simulación de 100 periodos se podría considerar como un experimento nuevo.

1.11 Describa que son los números aleatorios y como se utilizan en la simulación. Los números aleatorios son aquellos que pueden ser generados a partir de fuentes de aleatoriedad, las cuales, generalmente, son de naturaleza física (dados, ruletas, mecanismos electrónicos o mecánicos), y son gobernados por las leyes del azar; éstos exhiben verdadera aleatoriedad en la realización de experimentos.

1.12 Investigue para la modelación las principales herramientas de software utilizadas. 

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ArgoUML: es un editor UML gratuito que tiene compatibilidad con el estándar UML 1.4. Permite la exportación a varios formatos gráficos y tiene la disponibilidad de perfiles para varios lenguajes de programación. Día: es un programa de creación de diagramas, similar al programa Visio de la suite de ofimática de Microsoft Office. Está basado en GTK+, biblioteca con objetos y funciones para la interfaz gráfica de usuario, y tiene licencia GPL. Dispone de una gran serie de extensiones que permiten la elaboración de diagramas entidad-interrelación, UML, flujo de datos, diagramas de red, entre otros. Frame UML: Herramienta gratuita UML de fácil uso con soporte para UML 2, está pensado para funcionar sobre Windows. Permite la generación de código desde el modelo. Tiene soporte para 12 tipos de diagramas, excepto diagramas de objetos. StarUML: Es una herramienta de fácil uso que ayuda a generar diagramas compatibles con la suite de ofimática de Microsoft Office. Tiene código es compatible con C++ y Java. Y se puede empezar a dibujar manualmente o hacer uso de plantillas que contienen archivos de instalación, para modificarlas pensado en las personas que no están acostumbrada o que no hayan trabajado con anterioridad en modelamiento UML. TinyUML: Es una herramienta gratuita de modelado UML de fácil uso y de rápida creación de diagramas UML 2 implementado en la plataforma Java, requiere Java SE 6. Eclipse: La aplicación de eclipse no funciona como una herramienta directa de UML, sino que requiere una extensión para realizar el modelado, además que facilita que los diagramas que se realicen en dicha herramienta se conviertan en código.

1.13 Del texto MODELADO Y SIMULACIÓN: APLICACIÓN A PROCESOS LOGÍSTICOS DE FABRICACIÓN Y SERVICIOS, describa cuales son las fases de un estudio y proyecto de simulación, las etapas de la simulación y hacer una descripción de cada una de estas: Definición del sistema Consiste en estudiar el contexto del problema, identificar los objetivos del proyecto, especificar los índices de medición de la efectividad del sistema, establecer los objetivos específicos del modelamiento y definir el sistema que se

va

a

modelar

un

sistema

de

simulación.

Formulación del Modelo Una vez definidos con exactitud los resultados que se espera obtener del estudio, se definen y construye el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de él, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa el modelo. Colección de Datos Es importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados. Implementan del modelo en la computadora Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir qué lenguaje de programación (como Fortran, Algol, Lisp, etc.) o qué paquete de software se va a utilizar para procesar el modelo en la computadora y obtener los resultados deseados. Verificación El proceso de verificación consiste en comprobar que el modelo simulado cumple con los requisitos de diseño para los que se elaboró. Se trata de evaluar que el modelo se comporta de acuerdo a su diseño. Validación del Sistema A través de esta etapa se valoran las diferencias entre el funcionamiento del simulador y el sistema real que se está tratando de simular. Las formas más comunes de validar un modelo son: La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación. La exactitud con que se predicen datos históricos. La exactitud en la predicción del futuro. La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación. Interpretación En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación colaboran a soportar decisiones del tipo semiestructurado.

Experimentación La experimentación con el modelo se realiza después que este haya sido validado. La experimentación consiste en comprobar los datos generados como deseados y en realizar un análisis de sensibilidad de los índices requeridos. Documentación Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a la documentación del tipo técnico y la segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado....