Introducción a la Simulación
Introducción
El mundo de hoy está sujeto a constantes cambios, si pensamos en alguno de los aspectos del mundo encontraremos que cambia con cierta frecuencia, por ejemplo la medicina, nuevas curas, nuevos tratamientos incluso nuevas enfermedades son las que están en su entorno.
Estos sectores pueden adaptarse, evolucionar o mejorar si saben con exactitud qué rumbo tomar mediante la toma de decisiones, este conocimiento se puede lograr mediante una practica herramienta: la simulación.
Esta técnica nos permite simular un entorno en el cual podría estar inmerso un aspecto o la totalidad de alguna organización y manipularlo de modo que conozcamos de antemano los resultados, ventajas, desventajas y repercusiones de los cambios en nuestro entorno sin afectar nuestro contexto real.
Las técnicas de simulación pueden ser aplicadas de diferentes maneras, sin embargo con el desarrollo de los sistemas de computo es posible utilizar una simulación digital, esto quiere decir que con el uso de computadoras y software podemos implementar un modelo de simulación de forma rápida, económica y confiable.
Introducción
El mundo de hoy está sujeto a constantes cambios, si pensamos en alguno de los aspectos del mundo encontraremos que cambia con cierta frecuencia, por ejemplo la medicina, nuevas curas, nuevos tratamientos incluso nuevas enfermedades son las que están en su entorno.
Estos sectores pueden adaptarse, evolucionar o mejorar si saben con exactitud qué rumbo tomar mediante la toma de decisiones, este conocimiento se puede lograr mediante una practica herramienta: la simulación.
Esta técnica nos permite simular un entorno en el cual podría estar inmerso un aspecto o la totalidad de alguna organización y manipularlo de modo que conozcamos de antemano los resultados, ventajas, desventajas y repercusiones de los cambios en nuestro entorno sin afectar nuestro contexto real.
Las técnicas de simulación pueden ser aplicadas de diferentes maneras, sin embargo con el desarrollo de los sistemas de computo es posible utilizar una simulación digital, esto quiere decir que con el uso de computadoras y software podemos implementar un modelo de simulación de forma rápida, económica y confiable.
Introducción simulación digital
La simulación digital es una técnica que permite imitar (o simular) en un ordenador el comportamiento de un sistema real o hipotético según ciertas condiciones particulares de operación.
Aunque la simulación digital es una técnica relativamente reciente y en constante evolución, el uso de la simulación como metodología de trabajo es una actividad muy antigua, y podría decirse que inherente al proceso de aprendizaje del ser humano.
Para poder comprender la realidad y toda la complejidad que un sistema puede conllevar, ha sido necesario construir artificialmente objetos y experimentar con ellos dinámicamente antes de interactuar con el sistema real.
Aunque la simulación digital es una técnica relativamente reciente y en constante evolución, el uso de la simulación como metodología de trabajo es una actividad muy antigua, y podría decirse que inherente al proceso de aprendizaje del ser humano.
Para poder comprender la realidad y toda la complejidad que un sistema puede conllevar, ha sido necesario construir artificialmente objetos y experimentar con ellos dinámicamente antes de interactuar con el sistema real.
como el equivalente computarizado a este tipo de experimentación. Para ello es necesario construir objetos (modelos) que representan la realidad, de tal modo que pueden ser interpretados por un ordenador.
El uso de las técnicas de simulación digital para la solución de problemas es un campo interdisciplinario muy amplio, tanto por la variedad de sistemas que pueden ser considerados, como por la diversidad de contextos que pueden describirse. Es usual encontrar aplicaciones en ingeniería, economía, medicina, biología, ecología o ciencias sociales. La formación en el desarrollo de modelos matemáticos y la utilización de simuladores digitales esta así mismo presente en muchos estudios universitarios, de doctorado, postgrado y maestría.
El uso de las técnicas de simulación digital para la solución de problemas es un campo interdisciplinario muy amplio, tanto por la variedad de sistemas que pueden ser considerados, como por la diversidad de contextos que pueden describirse. Es usual encontrar aplicaciones en ingeniería, economía, medicina, biología, ecología o ciencias sociales. La formación en el desarrollo de modelos matemáticos y la utilización de simuladores digitales esta así mismo presente en muchos estudios universitarios, de doctorado, postgrado y maestría.
Tipos de sistemas
Para poder introducir el concepto del modelo de un sistema, y presentar los tipos de modelos de simulación y sus características, debe previamente especificarse que se entiende por sistema.
Un sistema puede definirse como una colección de objetos o entidades que interactúan entre sí para alcanzar un cierto objetivo.
Estado de un sistema: conjunto mínimo de variables necesarias para caracterizar o describir todos aquellos aspectos de interés del sistema en un cierto instante de tiempo. A estas variables las denominaremos variables de estado.
Los sistemas pueden clasificarse en:
Sistemas Continuos: Las variables del estado del sistema evolucionan de modo continuo a lo largo del tiempo. Un ejemplo de este tipo es la evolución de la temperatura en una habitación durante cualquier intervalo de tiempo, o bien la del nivel del líquido en un tanque.
Sistemas Discretos: Se caracterizan porque las propiedades de interés del sistema cambian únicamente en un cierto instante o secuencia de instantes, y permanecen constantes el resto del tiempo. La secuencia de instantes en los cuales el estado del sistema puede presentar un cambio, obedece normalmente a un patrón periódico.
Sistemas orientados a eventos discretos: Al igual que los sistemas discretos, se caracterizan porque las propiedades de interés del sistema cambian únicamente en una secuencia de instantes de tiempo permaneciendo constantes el resto del tiempo. La secuencia de instantes en los cuales el estado del sistema puede presentar un cambio, obedece a un patrón aleatorio .
Sistemas combinados: Aquellos que combinan subsistemas que siguen filosofías continuas o discretas, respectivamente. Es el caso de los sistemas que poseen componentes que deben ser necesariamente modelados según alguno de dichos enfoques específicos.
Tipos de modelos
Existen alternativas a las técnicas de simulación digital para asimilar el comportamiento de un sistema. Sería el caso de la construcción de un prototipo a escala del sistema real (plantas piloto, proceso en miniatura, etc.).
La descripción de las características de interés de un sistema se conoce como modelo del sistema, y el proceso de abstracción para obtener esta descripción se conoce como modelado.
Existen muchos tipos de modelos para representar los sistemas en estudio. Puesto que uno de los objetivos para los cuales se van a desarrollar los modelos es su uso en computadoras, es necesario que los modelos formalicen el conocimiento que se tiene del sistema de modo conciso sin ambigüedades, y puedan ser procesados por un ordenador.
Estas características determinan el uso de modelos simbólicos matemáticos como herramienta para representar las dinámicas de interés de cualquier sistema en un entorno de simulación digital.
Los modelos simbólicos matemáticos mapean las relaciones existentes entre las propiedades físicas del sistema que se pretende modelar en las correspondientes estructuras matemáticas.
Los modelos simbólicos matemáticos mapean las relaciones existentes entre las propiedades físicas del sistema que se pretende modelar en las correspondientes estructuras matemáticas.
La descripción en términos matemáticos de un sistema real no es una metodología de trabajo propia de la simulación digital, sino que es inherente a la mayoría de las técnicas que se utilizan para solventar cualquier tipo de problema.
Modelos Estáticos frente a Modelos Dinámicos
Los Modelos Estáticos suelen utilizarse para representar el sistema en un cierto instante de tiempo; por tanto, en su formulación no se considera el avance del tiempo.
Este tipo de modelo es muy útil cuando el sistema se encuentra en equilibrio. Si se cambia el punto de equilibrio alterando uno o mas de los valores del sistema el modelo permite reducir el resto de los valores pero no muestra la manera en que cambiaron.
Los Modelos Dinámicos permiten deducir cómo las variables de interés del sistema en estudio evolucionan con el tiempo.
Este tipo de modelo es muy útil cuando el sistema se encuentra en equilibrio. Si se cambia el punto de equilibrio alterando uno o mas de los valores del sistema el modelo permite reducir el resto de los valores pero no muestra la manera en que cambiaron.
Los Modelos Dinámicos permiten deducir cómo las variables de interés del sistema en estudio evolucionan con el tiempo.
Modelos Deterministas respecto a Modelos Estocásticos
Un modelo se denomina Determinista si su nuevo estado puede ser completamente definido a partir del estado previo y de sus entradas. Es decir, ofrece un único conjunto de valores de salida para un conjunto de entradas conocidas.
Los Modelos Estocásticos requieren de una o más variables aleatorias para formalizar las dinámicas de interés. En consecuencia, el modelo no genera un único conjunto de salidas cuando es utilizado para realizar un experimento, sino que los resultados son utilizados para estimar el comportamiento real del sistema.
Modelos Continuos frente a Modelos Discretos
Los Modelos Continuos se caracterizan por representar la evolución de las variables de interés de forma continua. En general suelen utilizarse ecuaciones diferenciales ordinarias si se considera simplemente la evolución de una propiedad respecto al tiempo, o bien ecuaciones en derivadas parciales si se considera también la evolución respecto a otras variables adicionales. De modo análogo a la definición de los modelos continuos, los Modelos Discretos se caracterizan por representar la evolución de las variables de interés de forma discreta.
Es importante notar a partir de la clasificación de modelos realizada, que es posible describir un sistema continuo mediante un modelo discreto ya al revés, también es posible describir un sistema discreto mediante un modelo continuo. La decisión de utilizar un modelo continuo o discreto depende de los objetivos particulares de cada estudio y no tanto de las características del sistema.
Ventajas y desventajas de la simulación
VENTAJAS:
1. Es un proceso relativamente eficiente y flexible.
2. Puede ser usada para analizar y sintetizar una compleja y extensa situación real, pero no puede ser empleada para solucionar un modelo de análisis cuantitativo convencional.
2. Puede ser usada para analizar y sintetizar una compleja y extensa situación real, pero no puede ser empleada para solucionar un modelo de análisis cuantitativo convencional.
3. En algunos casos la simulación es el único método disponible.
4. Los modelos de simulación se estructuran y nos resuelve en general problemas trascendentes.
5. Los directivos requieren conocer como se avanza y que opciones son atractivas; el directivo con la ayuda del computador puede obtener varias opciones de decisión.
5. Los directivos requieren conocer como se avanza y que opciones son atractivas; el directivo con la ayuda del computador puede obtener varias opciones de decisión.
6. La simulación no interfiere en sistemas del mundo real.
7. La simulación permite estudiar los efectos interactivos de los componentes individuales o variables para determinar las más importantes.
8. La simulación permite la inclusión de complicaciones del mundo real.
DESVENTAJAS
1. Una de ellas es que al empezar a simular podemos interferir en las operaciones del sistema.
2. Sistemas entran a jugar las personas, cambiar el comportamiento natural de las personas que se relacionan con el sistema.
3. No todas las condiciones son continuas para el sistema.
4. Difícil obtener siempre el mismo tamaño de muestra, estos sistemas toman muestras tan grandes que pueden ser mucho mas costosos.
5. Explorar todas las alternativas o todas las variantes que pueden existir dentro del sistema.
1. Una de ellas es que al empezar a simular podemos interferir en las operaciones del sistema.
2. Sistemas entran a jugar las personas, cambiar el comportamiento natural de las personas que se relacionan con el sistema.
3. No todas las condiciones son continuas para el sistema.
4. Difícil obtener siempre el mismo tamaño de muestra, estos sistemas toman muestras tan grandes que pueden ser mucho mas costosos.
5. Explorar todas las alternativas o todas las variantes que pueden existir dentro del sistema.
Campos de aplicación de la simulación
En La Actualidad, la mayoría de las empresas han crecido en complejidad y han visto aumentados los requerimientos de competitividad, flexibilidad y calidad en sus actividades. Por ello han debido innovar y adaptarse a los constantes cambios provocados por su pertenencia a un mercado cada vez más global.
La falta de herramientas analíticas que ayuden y faciliten la toma de decisiones es uno de los problemas a los que se enfrentan los directivos, que ven la necesidad de mejorar el rendimiento de aquellos sistemas cuyo comportamiento depende de un número elevado de variables de decisión.
La dificultad que comportan estos procesos se hace evidente en una gran diversidad de campos en los que se desconoce la influencia de determinados cambios en algunas variables de decisión, sobre el rendimiento global de la empresa.
Las herramientas de simulación ofrecen una plataforma que permite abordar con éxito un proceso de mejora continua de sistemas complejos para los cuales las técnicas clásicas no pueden ser utilizadas para formalizar la complejidad de los procesos.
Conclusión
La simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y llevar a término experiencias con él, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los limites impuestos por un cierto criterio o un conjunto de ellos - para el funcionamiento del sistema".
La simulación es importante porque salvo la experimentación con el sistema real la simulación es la única técnica disponible para el análisis de sistema con conductas arbitrarias siendo aplicable donde las técnicas analíticas no aportan soluciones.
