todos los temas de simulacion dela unidad 1 1. introducción a la simulación de eventos discretos 1.1 introducción 1.2 definición y aplicación de la simulación 1.3 estructura y características de la simulación de eventos 1.4 sistemas, modelos y control 1.5 mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable 1.6 etapas de un proyecto de simulación

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Unidad I Wilbert Alberto cambranis gomez
Nombre del alumno:
Wilbert Alberto cambranis gomez
Nombre de la materia:
Simulación
Nombre del docente:
M.I. José Yahvé Contreras De Los Reyes
Matricula:
2123D5416

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Índice
1. introducción a la simulación de eventos discretos
1.1 introducción
1.2 definición y aplicación de la simulación
1.3 estructura y características de la simulación de eventos
1.4 sistemas, modelos y control
1.5 mecanismos de tiempo fijo y tiempo variable
1.6 etapas de un proyecto de simulación
Resumen
Conclusión general de los temas

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Unidad I. Introducción a la simulación de eventos discretos
1.1 Introducción
La planeación e implementación de proyectos complejos en los negocios, industrias y
gobierno requieren de grandes inversiones, razón por la que es indispensable realizar
estudios preliminares para asegurar su conveniencia de acuerdo a su eficiencia y ejecución
económica para proyectos de cualquier tamaño. Una técnica para ejecutar estudios piloto,
con resultados rápidos y a un costo relativamente bajo, está basado en la modelación y se
conoce como simulación. La simulación por computadora intenta modelizar sistemas
reales o hipotéticos por computadora de forma que su funcionamiento puede ser
estudiado y podemos predecir su comportamiento.
La historia y la evolución de la simulación por computadora han ido paralelas a la evolución
de la Informática. Sus orígenes los encontramos en la segunda Guerra Mundial cuando dos
matemáticos, J.Von Neumann y S.Ulam, tenían el reto de resolver un problema complejo
relacionado con el comportamiento de los neutrones. Los experimentos basados en prueba y
error eran muy caros y el problema era demasiado complicado para abordarlo mediante
técnicas analíticas. La aproximación que cogieron se basa en la utilización de números
aleatorios y distribuciones de probabilidad. El método desarrollado fue llamado "método de
Montecarlo" por el paralelismo entre la generación de números aleatorios y el juego de la
ruleta.
Origen de la simulación.
En las actividades de la guerra los militares diseñaron e iniciaron lo que pasó a llamarse
Investigación de Operaciones. Los norteamericanos diseñaron en 1940, durante las
operaciones de creación de la bomba de hidrógeno, un método de simulación que
permite predecir sucesos con amplios niveles de acercamiento en las probabilidades de
ocurrencia, proyecto que sería denominado Monte Carlo en el cual trabajaron los
científicos Von Newman y Ulam.
Introduccióna la simulación.El poder de la simulación.
 El poder de la simulación consiste no sólo en que provee un método de análisis
formal, sino que es capaz de predecir el desempeño de sistemas por más
complejos que sean.
 Lo que hace exitoso a un gerente es la habilidad de predecir los resultados de cursos
alternativos de acción. Simulación provee esta amplia visión de lo que puede
suceder al tomar una o más decisiones.

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11..22 DDeeffiinniicciióónn yy aapplliiccaacciioonneess ddee llaa SSiimmuullaacciióónn
Simulación:es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un
sistema o proceso y conducir experimentos con este modelo, con el propósito de entender el
comportamiento del sistema o evaluar varias estrategias con las cuáles se puede operar el
sistema o en otras palabras es una técnica numérica para conducir experimentos en una
computadora digital.
Importancia de la simulación en la Ingeniería.
• A través de un estudio de simulación, se puede estudiar el efecto de cambios internos y
externos del sistema, al hacer alteraciones en el modelo del sistema y observando los
efectos de esas alteraciones en el comportamiento del sistema.
• Una observación detallada del sistema que se está simulando puede conducir a un mejor
entendimiento del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias que mejoren la operación
y eficiencia del sistema.
• La simulación de sistemas complejos puede ayudar a entender mejor la operación del
sistema, a detectar las variables más importantes que interactúan en el sistema y a entender
mejor las interrelaciones entre estas variables.
• La técnica de simulación puede ser utilizada para experimentar con nuevas situaciones,
sobre las cuales tiene poca o ninguna información. A través de esta experimentación se
puede anticipar mejor a posibles resultados no previstos.
• Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema, la simulación puede ser usada
para anticipar cuellos de botella o algún otro problema que puede surgir en el
comportamiento del sistema.
Aplicacionesde la Simulación
Las áreas de aplicación de la simulación son muy amplias, numerosas y diversas,
basta mencionar sólo algunas de ellas: Análisis del impacto ambiental causado por
diversas fuentes Análisis y diseño de sistemas de manufactura. Análisis y diseño de sistemas
de comunicaciones. Análisis de grandes equipos de cómputo. Análisis de un departamento
dentro de una fábrica. Adiestramiento de operadores. Análisis financiero de sistemas
económicos. Evaluación de sistemas tácticos o de defensa militar.
La simulación se utiliza en la etapa de diseño para auxiliar en el logro o mejoramiento de un
proceso o diseño o bien a un sistema ya existente para explorar algunas modificaciones.

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11..33 EEssttrruuccttuurraa yy ccaarraacctteerrííssttiiccaass ddee llaa ssiimmuullaacciióónn ddee eevveennttooss ddiissccrreettooss
También conocida como simulación de tiempo continúo lo cual quiere decir que una vez
iniciado la simulación no se detendrá hasta vela terminado, esta técnica está apoyada en su
totalidad de software especializado tales como arena, ProModel, GPSS, entre otros.
Sus principales características son:
I. Están basadas en su totalidad por actividades lógicas y matemáticas.
II. El modelo va cambiando parcialmente conforme ocurren los eventos.
III. El sistema solo cambia cuando ocurre un evento estos cambios se van registrando
para poder comprender el comportamiento del modelo.
IV. Cuando un evento se realiza el tiempo de la simulación avanza.
V. La lista de eventos pendientes va reduciéndose conforme los eventos se van
realizando.
VI. La ejecución de un evento puede generar nuevos eventos.
VII. Una simulación tiene que poder ser repetida múltiples ocasiones generando los
mismos resultados, siempre y cuando las variables sean las mismas.
Etapas
I. Definición del sistema
Es entender el problema, estudiarlo y analizarlo, para poder interpretar que es lo que
buscamos y que es lo que necesitamos de este modo podemos generar una simulación más
adecuada a lo que nosotros necesitamos
II. Formulación del modelo
Es la creación teórica de un posible modelo que ya hemos delimitado e identificado todas
sus variables que pueden afectar el resultado. Esto es teórico que nos ayudara a introducir
el modelo al software
III. Recolección de datos
Es el proceso de estudiar el sistema he identificar las variables de este. Una vez
identificadas estas variables se tiene que tomar un registro de ellas generando datos
históricos que estadísticamente podrían predecir el comportamiento del sistema. E ahí la
importancia de los datos.
IV. Implementar el modelo en el programa de computadora

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En este paso solo es diseñar una solución a nuestro problema e introducirla a un software
especializado, para que este programa basado en herramientas matemáticas y estadísticas
pueda generar los resultados de un modelo que más se asemejan a la realidad y que es
probable que ocurra.
I. Verificar el modelo
Es la comprobación de que nuestro simulador está bien hecho , tomando en cuenta a todas
nuestras variables y por lo tanto comprobaremos que los resultados obtenidos son los que
deseamos.
II. Validar el sistema
Esto no es más que la aprobación del modelo puesto que ya comprobamos que está bien
diseñado y que cubre nuestras necesidades y está listo para usarse.
III. Experimentar
Esto implica correr varias veces el programa para comparar los resultados y embace a
estos crear nuestra estrategia que solucione nuestros problemas de la forma más eficiente.
IV. Interpretar los datos arrojados por el programa
No es mas que la evaluación de los pro y los contras que genera ese modelo y basándose
en estos datos interpretar si ese sistema es eficiente y factible o definitivamente hay que
intentarlo con otros modelos.
V. Documentar
Es plasmar nuestro modelo ya comprobado y bien definido para poderlo presentar ante los
interesados, capacitarlos y adaptarlos para aplicar este nuevo modelo que tiene por objeto la
mejora.

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11..44 SSiisstteemmaass,, mmooddeellooss yy ccoonnttrrooll
Definición de sistema
Un sistema se define como una colección de elementos que interactúan entre sí para lograr
un fin lógico o determinado. El concepto de sistema en general está sustentado sobre el
hecho de que ningún sistema puede existir aislado completamente y siempre tendrá factores
externos que lo rodean y pueden afectarlo.
Los objetivos que se persiguen al estudiar uno o varios fenómenos en función de un sistema
son aprender cómo cambian los estados, predecir el cambio y controlarlo, todo sistema
consta de 3 características; Tienen fronteras, existe dentro de un medio ambiente y tiene
subsistemas, el medio ambiente es el conjunto de circunstancias dentro de las cuales esta
una situación problemática, mientras que las fronteras distinguen las entidades dentro de un
sistema de las entidades que constituyen su medio ambiente.
Conceptos Basicos deSistemas
Entidad: "Una entidad es algo que tiene realidad física u objetiva y distinción de ser o de
carácter".
Las entidades tienen ciertas propiedades que los distinguen a unas de otras.
Relación: "Relación es la manera en la cual dos o más entidades dependen entre sí".
Relación es la unión que hay entre las propiedades de una o más entidades
Estructura: Es un conjunto de relaciones entre las entidades en la que cada entidad tienen
una posición, en relación a las otras, dentro del sistema como un todo.
Estado: El estado de un sistema en un momento del tiempo es el conjunto de propiedades
relevantes que el sistema tiene en este momento
Característicasdeseables de un modelo de simulación
1. Que sea completo
2. Adaptabilidad
3. Credibilidad
4. Simplicidad (menor número de parámetros)
5. Factible tanto en Información como en recursos
6. Económico

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11..55 MMeeccaanniissmmooss ddee ttiieemmppoo ffiijjoo yy ttiieemmppoo vvaarriiaabbllee
Hay fundamentalmente dos formas de considerar el avance del tiempo en un modelo de simulación:
 Incrementos fijos de tiempo: se considera un intervalo fijo de tiempo y el estado del modelo se
comprueba después de transcurrido cada uno de estos incrementos constantes.
 Incrementos por los eventos (N.E.T.A., Next Event Time Advance): las comprobaciones y
modificaciones de las variables afectadas se realizan sólo después de la ocurrencia de un
evento. Aquí el incremento de tiempo es variable, va desde la ocurrencia de un evento a otro.
El avance del tiempo de simulación depende de cuál de las aproximaciones se elija. Si se elige
el incremento por eventos, el reloj se inicializa a 0, y se incrementa al siguiente tiempo en que vaya a
ocurrir un suceso, en ese momento, en este momento de actualización del reloj se modifican las
variables que se vean afectadas por la ocurrencia del suceso. Si por el contrario se elige un incremento
de tiempo fijo, el reloj se inicia a 0 y se va actualizando cada vez que pase el incremento de tiempo
fijado.
En esos instantes se observará el sistema para realizar los cambios. En ese momento puede
ocurrir que no haya sucedido ningún cambio o que por el contrario que hayan ocurrido más de un
suceso con lo cual se tendrá que decidir cuál atender antes (por ejemplo dando prioridad a los sucesos).
En esta aproximación pueden ocurrir “errores de redondeo”, que hacen referencia a la diferencia de
tiempo que pasa desde que sucede un suceso hasta que éste se computa (cuando el reloj se incrementa).
Hay que tener cuidado en la elección del incremento de tiempo. Si éste es demasiado pequeño
se realizará trabajo inútil, ya que se comprobarán cambios cuando en realidad no ha ocurrido ningún
suceso. Por el contrario si es demasiado grande se producirán muchos errores de redondeo y la
dinámica del modelo será ineficiente.
Avance del reloj de simulación según los sucesos.
Avance del reloj de simulación en incrementos fijos.

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11..66 EEttaappaass ddee uunn pprrooyyeeccttoo ddee ssiimmuullaacciióónn
1) Definición del sistema
Pare tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis
preliminar del mismo, con el fin de determinar la interacción del sistema con otros sistemas, las restricciones del
sistema, las variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones, la medidas de efectividad que se van a
utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio.
2) Formulación del modelo
Una vez que se está definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, el siguiente paso es
definir y construir 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 el, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que
describen en forma completa al modelo.
3) Colección de datos
Es posible que la facilidad de obtención de algunos datos o la dificultad de conseguir otros, pueda influenciar en el
desarrollo y formulación del modelo. Por consiguiente, es muy importante que se definan con claridad y exactitud los
datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados. Normalmente, la información requerida por
un modelo se puede obtener registros contables, de ordenes de trabajo, de órdenes de compra, de opiniones de
expertos y si no hay otro remedio por experimentación.
4) Implementación del modelo en la computadora
Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje como fortran, basic, algol, etc., o si se
utiliza algún paquete como GPSS, simula, simscript, etc., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados
deseados.
5) Validación
Una de las principales etapas de un estudio de simulación es la validación. A través de esta etapa es posible detallar
las deficiencias en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas más comunes de
validar un modelo son:
a) La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.
b) La exactitud con que se predicen datos históricos.
c) La exactitud en la predicción del futuro
d) La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real.
e) La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el
experimento de simulación.
6) Experimentación:
La experimentación con el modelo se realiza después de que este ha sido validado. La experimentación consiste en
generar datos deseados y realizar análisis de sensibilidad de los índices requeridos.
7) Interpretación
En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y en base a esto se toma una decisión.
Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación ayudan a soportar decisiones del tipo semi-

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estructurado, es decir, la computadora en si no toma la decisión, sino que la información que proporciona ayuda a
tomar mejores decisiones y por consiguiente a sistemáticamente obtener mejores resultados.
8) Documentación
Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a
la documentación de tipo técnico, es decir, a la documentación que el departamento de proceso de Datos debe tener
del modelo. La segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo
desarrollado, a través de una terminal de computadora.