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• Unidad 1:Fundamento de simulación.
• Tema:1.4Estructura y características de la simulación de eventos
discretos.
• Integrantes: Romero Aguilar Leafar.
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Definición de Eventos Discretos.
• Los eventos discretos son todas aquellas acciones o resultados de un
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Modelo de simulación de
eventos discretos (MSED)
MSED y técnicas de simulación Los MSED se utilizan para estudiar sistemas
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lo que permiten conceptualizar el curso de una enfermedad y su manejo
en términos de los eventos que pueden suceder durante el modelado, y
cuyo impacto afecta tanto a los pacientes como a otros componentes del
sistema (p. ej., el uso de recursos).
• Por todo ello, y dado que en el mundo real es frecuente encontrarse con
procesos y sistemas cuyo análisis, mediante métodos matemáticos,
resulta extraordinariamente complejo o incluso imposible de llevar a
cabo, el uso de MSED permite resolver problemas de esta índole. En
tales circunstancias, la alternativa más eficaz para afrontar este tipo de
estudios consiste en construir unos modelos lógico-matemáticos de
forma que permitan imitar o simular el comportamiento del mundo real.
Como resultado de repetir dicha simulación un número suficiente de
veces, se obtendrá un histórico artificial de observaciones sobre el
comportamiento del sistema o proceso. A partir de dichas
observaciones, y utilizando técnicas de análisis estadístico, será posible
extraer conclusiones sobre el funcionamiento de dicho sistema.
Etapas de los MSED
• El diseño, el desarrollo y el análisis de resultados de una simulación es
un proceso sofisticado, que requiere del analista unos mínimos
conocimientos sobre programación, matemáticas, estadística, gestión
de proyectos y también sobre el propio sistema estudiado. La
principal característica de un sistema de eventos discretos es que el
sistema está determinado por una secuencia de eventos que ocurren
en momentos aleatorios de tiempo t1, t2... y el cambio de estado del
sistema tiene lugar en esos instantes. Los pacientes son las entidades
del sistema y los diferentes eventos serán las visitas y cambios de
estado de salud (respuesta) desde un nivel basal al final, tras la toma
de un tratamiento farmacológico que modificará la fisiología del
paciente o la aplicación de una tecnología sanitaria.
• Cuando se escribe un programa de simulación para MSED se puede
realizar una aproximación del esquema temporal de funcionamiento
de las entidades en el sistema. Así, deberá describirse la secuencia de
eventos y actividades que realizarán las entidades durante su estancia
en el sistema y cómo se modificarán. Algunos de los sistemas más
estudiados son los problemas de colas que se aplican en
determinadas situaciones, como la espera que deben tener los
pacientes entre visita y visita, si los centros donde son tratados no
pueden absorber toda su demanda (p. ej., en un centro e instante de
tiempo sólo puede ser tratado un paciente a la vez).
Estructura de la simulación de eventos
discretos.
• La simulación de eventos discretos se refiere a la modelación
computacional de sistemas que evolucionan en el tiempo mediante
cambios instantáneos en las variables de estado. Los cambios ocurren
en puntos separados del tiempo. En términos más matemáticos,
diríamos que los cambios del sistema ocurren en un conjunto
contable de puntos del tiempo.
• En términos generales, el modelo contiene tres elementos principales,
entrada, proceso y salida. En el primer caso la entrada esta representada
por una variable de tipo discreto la cual asume valores enteros,
posteriormente, el modelo de simulación representa la situación que
evalúa los valores de entrada, generalmente un modelo matemático,
aunque también es posible representarlo por otros tipos de modelos.
Finalmente, la salida esta conformada por un grupo de valores que
representan la información derivada de los dos elementos anteriores y
que permitirán tener una idea de los resultados que pudiesen
presentarse en la realidad, de darse el caso.
• Los modelos matemáticos que conforman la base de la simulación
pueden ser tan simples como una suma, un promedio, o tan
complejos como una ecuación diferencial, un sistema de ecuaciones,
etc.
• Simulación de eventos discretos
• Una simulación de eventos discretos es aquella en la que los cambios
de estado de las variables se realizan en puntos discretos del tiempo
accionados por eventos. Eventos de simulación típicos pueden incluir:
1. La llegada de un cliente o una pieza.
2. La falla de un recurso o máquina.
3.La terminación de una actividad.
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• Ejemplo de una simulación de eventos discretos
La simulación de un restaurante es un ejemplo de una simulación de
eventos discretos porque las variables (Ej. Número de clientes esperando
en cola, número de clientes sentados en una mesa determinada, tiempo
promedio de espera, etc.) Cambian en determinados puntos en el
tiempo.
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1.4 Estructura y características de la simulación de eventos discretos.

  • 1. • Unidad 1:Fundamento de simulación. • Tema:1.4Estructura y características de la simulación de eventos discretos. • Integrantes: Romero Aguilar Leafar. • Patraca Guillen Joseph.
  • 2. Definición de Eventos Discretos. • Los eventos discretos son todas aquellas acciones o resultados de un experimento que tienen como resultado un número entero. Por ejemplo, el número de productos dañados en un embarque, el número de personas que abordan un autobús, el número de estudiantes que se titulan al final de sus estudios. Por el contrario los eventos continuos producen números continuos, es decir que tienes decimales, tales como el peso, la cantidad de líquido, el tiempo, la intensidad luminosa y el calor.
  • 3. Modelo de simulación de eventos discretos (MSED) MSED y técnicas de simulación Los MSED se utilizan para estudiar sistemas y procesos cuyo estado va cambiando con el tiempo de forma discreta, por lo que permiten conceptualizar el curso de una enfermedad y su manejo en términos de los eventos que pueden suceder durante el modelado, y cuyo impacto afecta tanto a los pacientes como a otros componentes del sistema (p. ej., el uso de recursos).
  • 4. • Por todo ello, y dado que en el mundo real es frecuente encontrarse con procesos y sistemas cuyo análisis, mediante métodos matemáticos, resulta extraordinariamente complejo o incluso imposible de llevar a cabo, el uso de MSED permite resolver problemas de esta índole. En tales circunstancias, la alternativa más eficaz para afrontar este tipo de estudios consiste en construir unos modelos lógico-matemáticos de forma que permitan imitar o simular el comportamiento del mundo real. Como resultado de repetir dicha simulación un número suficiente de veces, se obtendrá un histórico artificial de observaciones sobre el comportamiento del sistema o proceso. A partir de dichas observaciones, y utilizando técnicas de análisis estadístico, será posible extraer conclusiones sobre el funcionamiento de dicho sistema.
  • 5. Etapas de los MSED • El diseño, el desarrollo y el análisis de resultados de una simulación es un proceso sofisticado, que requiere del analista unos mínimos conocimientos sobre programación, matemáticas, estadística, gestión de proyectos y también sobre el propio sistema estudiado. La principal característica de un sistema de eventos discretos es que el sistema está determinado por una secuencia de eventos que ocurren en momentos aleatorios de tiempo t1, t2... y el cambio de estado del sistema tiene lugar en esos instantes. Los pacientes son las entidades del sistema y los diferentes eventos serán las visitas y cambios de estado de salud (respuesta) desde un nivel basal al final, tras la toma de un tratamiento farmacológico que modificará la fisiología del paciente o la aplicación de una tecnología sanitaria.
  • 6. • Cuando se escribe un programa de simulación para MSED se puede realizar una aproximación del esquema temporal de funcionamiento de las entidades en el sistema. Así, deberá describirse la secuencia de eventos y actividades que realizarán las entidades durante su estancia en el sistema y cómo se modificarán. Algunos de los sistemas más estudiados son los problemas de colas que se aplican en determinadas situaciones, como la espera que deben tener los pacientes entre visita y visita, si los centros donde son tratados no pueden absorber toda su demanda (p. ej., en un centro e instante de tiempo sólo puede ser tratado un paciente a la vez).
  • 7. Estructura de la simulación de eventos discretos. • La simulación de eventos discretos se refiere a la modelación computacional de sistemas que evolucionan en el tiempo mediante cambios instantáneos en las variables de estado. Los cambios ocurren en puntos separados del tiempo. En términos más matemáticos, diríamos que los cambios del sistema ocurren en un conjunto contable de puntos del tiempo.
  • 8. • En términos generales, el modelo contiene tres elementos principales, entrada, proceso y salida. En el primer caso la entrada esta representada por una variable de tipo discreto la cual asume valores enteros, posteriormente, el modelo de simulación representa la situación que evalúa los valores de entrada, generalmente un modelo matemático, aunque también es posible representarlo por otros tipos de modelos. Finalmente, la salida esta conformada por un grupo de valores que representan la información derivada de los dos elementos anteriores y que permitirán tener una idea de los resultados que pudiesen presentarse en la realidad, de darse el caso.
  • 9. • Los modelos matemáticos que conforman la base de la simulación pueden ser tan simples como una suma, un promedio, o tan complejos como una ecuación diferencial, un sistema de ecuaciones, etc.
  • 10. • Simulación de eventos discretos • Una simulación de eventos discretos es aquella en la que los cambios de estado de las variables se realizan en puntos discretos del tiempo accionados por eventos. Eventos de simulación típicos pueden incluir: 1. La llegada de un cliente o una pieza. 2. La falla de un recurso o máquina. 3.La terminación de una actividad. 4. La finalización de un turno de trabajo.
  • 11. • Ejemplo de una simulación de eventos discretos La simulación de un restaurante es un ejemplo de una simulación de eventos discretos porque las variables (Ej. Número de clientes esperando en cola, número de clientes sentados en una mesa determinada, tiempo promedio de espera, etc.) Cambian en determinados puntos en el tiempo. La mayoría de los sistemas de manufactura y de servicio se simulan como simulaciones de eventos discretos.