SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 11
• Unidad 1:Fundamento de simulación.
• Tema:1.4Estructura y características de la simulación de eventos
discretos.
• Integrantes: Romero Aguilar Leafar.
• Patraca Guillen Joseph.
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.
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).
• 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.
4. La finalización de un turno de trabajo.
• 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.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

1.2 Definición de simulación
1.2 Definición de simulación   1.2 Definición de simulación
1.2 Definición de simulación avengers92
 
Simulación del Modelo de Inventario
Simulación del Modelo de InventarioSimulación del Modelo de Inventario
Simulación del Modelo de Inventariomirlenisramos
 
Sistemas tradicionales y modernos
Sistemas tradicionales y modernosSistemas tradicionales y modernos
Sistemas tradicionales y modernosricardouchhau
 
Simulacion de sistemas
Simulacion de sistemasSimulacion de sistemas
Simulacion de sistemaswilbero
 
Ventajas y desventajas de la simulacion
Ventajas y desventajas de la simulacionVentajas y desventajas de la simulacion
Ventajas y desventajas de la simulacionlulu0709
 
Sistemas de manufactura unidad 1
Sistemas de manufactura unidad 1Sistemas de manufactura unidad 1
Sistemas de manufactura unidad 1Negro Bañuelas
 
TOPS (equipos orientados a la solución de problemas)
TOPS (equipos orientados a la solución de problemas)TOPS (equipos orientados a la solución de problemas)
TOPS (equipos orientados a la solución de problemas)SARY2180
 
Ensayo manufactura esbelta
Ensayo manufactura esbeltaEnsayo manufactura esbelta
Ensayo manufactura esbeltaEquipoLeanM
 
Diseño del Proceso en Administración de Operaciones
Diseño del Proceso en Administración de OperacionesDiseño del Proceso en Administración de Operaciones
Diseño del Proceso en Administración de Operacionesjgbd127
 
EXCELENCIA OPERACIONAL (OPEX): CARACTERÍSTICAS, VENTAJAS, DESVENTAJAS,
EXCELENCIA OPERACIONAL (OPEX): CARACTERÍSTICAS, VENTAJAS, DESVENTAJAS,EXCELENCIA OPERACIONAL (OPEX): CARACTERÍSTICAS, VENTAJAS, DESVENTAJAS,
EXCELENCIA OPERACIONAL (OPEX): CARACTERÍSTICAS, VENTAJAS, DESVENTAJAS,Taniitä Hernandez
 
Conceptos básicos de Simulación. Software Arena. Por Jesús Corobo
Conceptos básicos de Simulación. Software Arena. Por Jesús CoroboConceptos básicos de Simulación. Software Arena. Por Jesús Corobo
Conceptos básicos de Simulación. Software Arena. Por Jesús CoroboAngelaRivas120
 
5.4 aplicación de modelos de inventarios determinísticos
5.4 aplicación de modelos de inventarios determinísticos5.4 aplicación de modelos de inventarios determinísticos
5.4 aplicación de modelos de inventarios determinísticosJack Rivera Castillo
 

La actualidad más candente (20)

1.2 Definición de simulación
1.2 Definición de simulación   1.2 Definición de simulación
1.2 Definición de simulación
 
Simulación del Modelo de Inventario
Simulación del Modelo de InventarioSimulación del Modelo de Inventario
Simulación del Modelo de Inventario
 
Sistemas tradicionales y modernos
Sistemas tradicionales y modernosSistemas tradicionales y modernos
Sistemas tradicionales y modernos
 
La simulacion
La simulacionLa simulacion
La simulacion
 
Simulacion de sistemas
Simulacion de sistemasSimulacion de sistemas
Simulacion de sistemas
 
Ventajas y desventajas de la simulacion
Ventajas y desventajas de la simulacionVentajas y desventajas de la simulacion
Ventajas y desventajas de la simulacion
 
Lenguajes de simulación
Lenguajes de simulaciónLenguajes de simulación
Lenguajes de simulación
 
Simulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatorios
Simulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatoriosSimulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatorios
Simulación - Unidad 2 numeros pseudoaleatorios
 
Elementos Básicos de Flexsim
Elementos Básicos de FlexsimElementos Básicos de Flexsim
Elementos Básicos de Flexsim
 
Sistemas de manufactura unidad 1
Sistemas de manufactura unidad 1Sistemas de manufactura unidad 1
Sistemas de manufactura unidad 1
 
TOPS (equipos orientados a la solución de problemas)
TOPS (equipos orientados a la solución de problemas)TOPS (equipos orientados a la solución de problemas)
TOPS (equipos orientados a la solución de problemas)
 
Ensayo manufactura esbelta
Ensayo manufactura esbeltaEnsayo manufactura esbelta
Ensayo manufactura esbelta
 
Unidad 1. admón de op. 1 sistemas de producción
Unidad 1. admón de op. 1 sistemas de producciónUnidad 1. admón de op. 1 sistemas de producción
Unidad 1. admón de op. 1 sistemas de producción
 
Controles y tableros ergonomia
Controles y tableros ergonomiaControles y tableros ergonomia
Controles y tableros ergonomia
 
Diseño del Proceso en Administración de Operaciones
Diseño del Proceso en Administración de OperacionesDiseño del Proceso en Administración de Operaciones
Diseño del Proceso en Administración de Operaciones
 
Controles Ergonomía
Controles Ergonomía Controles Ergonomía
Controles Ergonomía
 
Ergonomia - Tableros
Ergonomia - TablerosErgonomia - Tableros
Ergonomia - Tableros
 
EXCELENCIA OPERACIONAL (OPEX): CARACTERÍSTICAS, VENTAJAS, DESVENTAJAS,
EXCELENCIA OPERACIONAL (OPEX): CARACTERÍSTICAS, VENTAJAS, DESVENTAJAS,EXCELENCIA OPERACIONAL (OPEX): CARACTERÍSTICAS, VENTAJAS, DESVENTAJAS,
EXCELENCIA OPERACIONAL (OPEX): CARACTERÍSTICAS, VENTAJAS, DESVENTAJAS,
 
Conceptos básicos de Simulación. Software Arena. Por Jesús Corobo
Conceptos básicos de Simulación. Software Arena. Por Jesús CoroboConceptos básicos de Simulación. Software Arena. Por Jesús Corobo
Conceptos básicos de Simulación. Software Arena. Por Jesús Corobo
 
5.4 aplicación de modelos de inventarios determinísticos
5.4 aplicación de modelos de inventarios determinísticos5.4 aplicación de modelos de inventarios determinísticos
5.4 aplicación de modelos de inventarios determinísticos
 

Destacado

Estructuras y caracteristicas de la simulacion de eventos discretos
Estructuras y caracteristicas de la simulacion de eventos discretosEstructuras y caracteristicas de la simulacion de eventos discretos
Estructuras y caracteristicas de la simulacion de eventos discretosMiguel Nnaava ßårreerå
 
1.5 Procesos de simulación.
1.5 Procesos de simulación. 1.5 Procesos de simulación.
1.5 Procesos de simulación. avengers92
 
Investigación de Operaciones II : Simulación
Investigación de Operaciones II : Simulación Investigación de Operaciones II : Simulación
Investigación de Operaciones II : Simulación Jose
 
2 como simular
2 como simular2 como simular
2 como simulardantori
 
Conceptos relacionados con la simulacion
Conceptos relacionados con la simulacionConceptos relacionados con la simulacion
Conceptos relacionados con la simulacionJose Hernandez Landa
 
Fases del diseño del modelo de simulacion
Fases del diseño del modelo de simulacionFases del diseño del modelo de simulacion
Fases del diseño del modelo de simulacionJose Hernandez Landa
 
Introduccion a la Simulación de Sistemas
Introduccion a la Simulación de SistemasIntroduccion a la Simulación de Sistemas
Introduccion a la Simulación de SistemasP.A. Ortiz Bochard
 
1.7 Ejemplos específicos en un lenguaje de propósito general.
1.7 Ejemplos específicos en un lenguaje de propósito general.1.7 Ejemplos específicos en un lenguaje de propósito general.
1.7 Ejemplos específicos en un lenguaje de propósito general.avengers92
 
01 simulacion de sistemas semana1 - elvis del aguila lopez
01 simulacion de sistemas   semana1 - elvis del aguila lopez01 simulacion de sistemas   semana1 - elvis del aguila lopez
01 simulacion de sistemas semana1 - elvis del aguila lopezElvis Del Aguila Lopez
 
1.3 Sistemas, Modelos y Control.
1.3 Sistemas, Modelos y Control.1.3 Sistemas, Modelos y Control.
1.3 Sistemas, Modelos y Control.Roberto Dominguez
 
Presentacion analisis de procesos actualizada
Presentacion analisis de procesos actualizadaPresentacion analisis de procesos actualizada
Presentacion analisis de procesos actualizadajulian duque
 
Qué es la simulación
Qué es la simulaciónQué es la simulación
Qué es la simulaciónHenry Abreu
 
Simulacion
SimulacionSimulacion
Simulacionand89
 

Destacado (20)

Estructuras y caracteristicas de la simulacion de eventos discretos
Estructuras y caracteristicas de la simulacion de eventos discretosEstructuras y caracteristicas de la simulacion de eventos discretos
Estructuras y caracteristicas de la simulacion de eventos discretos
 
1.5 Procesos de simulación.
1.5 Procesos de simulación. 1.5 Procesos de simulación.
1.5 Procesos de simulación.
 
Investigación de Operaciones II : Simulación
Investigación de Operaciones II : Simulación Investigación de Operaciones II : Simulación
Investigación de Operaciones II : Simulación
 
Practica unidad 3
Practica unidad 3Practica unidad 3
Practica unidad 3
 
Preguntas de examen
Preguntas de examenPreguntas de examen
Preguntas de examen
 
2 como simular
2 como simular2 como simular
2 como simular
 
Reporte general de arena
Reporte general de arenaReporte general de arena
Reporte general de arena
 
Conceptos relacionados con la simulacion
Conceptos relacionados con la simulacionConceptos relacionados con la simulacion
Conceptos relacionados con la simulacion
 
Manual de instalaciòn arena
Manual de instalaciòn   arenaManual de instalaciòn   arena
Manual de instalaciòn arena
 
Fases del diseño del modelo de simulacion
Fases del diseño del modelo de simulacionFases del diseño del modelo de simulacion
Fases del diseño del modelo de simulacion
 
Introduccion a la Simulación de Sistemas
Introduccion a la Simulación de SistemasIntroduccion a la Simulación de Sistemas
Introduccion a la Simulación de Sistemas
 
1.7 Ejemplos específicos en un lenguaje de propósito general.
1.7 Ejemplos específicos en un lenguaje de propósito general.1.7 Ejemplos específicos en un lenguaje de propósito general.
1.7 Ejemplos específicos en un lenguaje de propósito general.
 
01 simulacion de sistemas semana1 - elvis del aguila lopez
01 simulacion de sistemas   semana1 - elvis del aguila lopez01 simulacion de sistemas   semana1 - elvis del aguila lopez
01 simulacion de sistemas semana1 - elvis del aguila lopez
 
1.3 Sistemas, Modelos y Control.
1.3 Sistemas, Modelos y Control.1.3 Sistemas, Modelos y Control.
1.3 Sistemas, Modelos y Control.
 
Presentacion analisis de procesos actualizada
Presentacion analisis de procesos actualizadaPresentacion analisis de procesos actualizada
Presentacion analisis de procesos actualizada
 
Qué es la simulación
Qué es la simulaciónQué es la simulación
Qué es la simulación
 
Simulacion
SimulacionSimulacion
Simulacion
 
Guia de uso del software arena
Guia de uso del software arenaGuia de uso del software arena
Guia de uso del software arena
 
Determinación de costos por simulación
Determinación de costos por simulaciónDeterminación de costos por simulación
Determinación de costos por simulación
 
Manual 2 Software Arena
Manual 2 Software ArenaManual 2 Software Arena
Manual 2 Software Arena
 

Similar a 1.4 Estructura y características de la simulación de eventos discretos.

Introducción a la Simulación2.pptx
Introducción a la Simulación2.pptxIntroducción a la Simulación2.pptx
Introducción a la Simulación2.pptxJearvaviVzquez
 
Simulacion de sistemas discretos
Simulacion de sistemas discretosSimulacion de sistemas discretos
Simulacion de sistemas discretosMP4R
 
Simulacion definiciones
Simulacion definicionesSimulacion definiciones
Simulacion definicionesBrizz Galicia
 
Manual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_gManual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_geliianiitta12
 
Manual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_gManual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_geliianiitta12
 
Manual simulacion para compartir en la nube
Manual simulacion para compartir en la nubeManual simulacion para compartir en la nube
Manual simulacion para compartir en la nubephyeni
 
Manual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_gManual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_gJosé Pedro Avila
 
1. Fundamentación General de la simulación de sistemas.pdf
1. Fundamentación General de la simulación de sistemas.pdf1. Fundamentación General de la simulación de sistemas.pdf
1. Fundamentación General de la simulación de sistemas.pdfhectorrosales52
 
Class 01Modelos en Simulacion
Class 01Modelos en SimulacionClass 01Modelos en Simulacion
Class 01Modelos en SimulacionJose Sosa
 
Simulacion Unidad I MCGT.pptx
Simulacion Unidad I MCGT.pptxSimulacion Unidad I MCGT.pptx
Simulacion Unidad I MCGT.pptxIngTriana1
 
Clase 1 - Modelos y Simulación
Clase 1 - Modelos y Simulación   Clase 1 - Modelos y Simulación
Clase 1 - Modelos y Simulación Gustavo Sánchez
 
Sistemas de simulacion
Sistemas de simulacionSistemas de simulacion
Sistemas de simulacionCamilo Muñoz
 
1.3 Sistemas, Modelos y Control
1.3 Sistemas, Modelos y Control1.3 Sistemas, Modelos y Control
1.3 Sistemas, Modelos y ControlRoberto Dominguez
 

Similar a 1.4 Estructura y características de la simulación de eventos discretos. (20)

Introducción a la Simulación2.pptx
Introducción a la Simulación2.pptxIntroducción a la Simulación2.pptx
Introducción a la Simulación2.pptx
 
Simulacion de sistemas discretos
Simulacion de sistemas discretosSimulacion de sistemas discretos
Simulacion de sistemas discretos
 
Simulacion
SimulacionSimulacion
Simulacion
 
Simulacion definiciones
Simulacion definicionesSimulacion definiciones
Simulacion definiciones
 
Luiza jaramillo
Luiza jaramilloLuiza jaramillo
Luiza jaramillo
 
Manual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_gManual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_g
 
Manual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_gManual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_g
 
Manual unidad4
Manual  unidad4Manual  unidad4
Manual unidad4
 
Manual simulacion para compartir en la nube
Manual simulacion para compartir en la nubeManual simulacion para compartir en la nube
Manual simulacion para compartir en la nube
 
Manual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_gManual simulacion h._caselli_g
Manual simulacion h._caselli_g
 
1. Fundamentación General de la simulación de sistemas.pdf
1. Fundamentación General de la simulación de sistemas.pdf1. Fundamentación General de la simulación de sistemas.pdf
1. Fundamentación General de la simulación de sistemas.pdf
 
00
0000
00
 
Class 01Modelos en Simulacion
Class 01Modelos en SimulacionClass 01Modelos en Simulacion
Class 01Modelos en Simulacion
 
Simulacion Unidad I MCGT.pptx
Simulacion Unidad I MCGT.pptxSimulacion Unidad I MCGT.pptx
Simulacion Unidad I MCGT.pptx
 
Clase 1 - Modelos y Simulación
Clase 1 - Modelos y Simulación   Clase 1 - Modelos y Simulación
Clase 1 - Modelos y Simulación
 
Creacion de Modelo
Creacion de ModeloCreacion de Modelo
Creacion de Modelo
 
simulacion-compartido.pdf
simulacion-compartido.pdfsimulacion-compartido.pdf
simulacion-compartido.pdf
 
Tipos de sistemas
Tipos de sistemasTipos de sistemas
Tipos de sistemas
 
Sistemas de simulacion
Sistemas de simulacionSistemas de simulacion
Sistemas de simulacion
 
1.3 Sistemas, Modelos y Control
1.3 Sistemas, Modelos y Control1.3 Sistemas, Modelos y Control
1.3 Sistemas, Modelos y Control
 

Último

SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfAngélica Soledad Vega Ramírez
 
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICABIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICAÁngel Encinas
 
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VSOCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VSYadi Campos
 
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptx
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptxORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptx
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptxnandoapperscabanilla
 
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdfGUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdfPaolaRopero2
 
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...JonathanCovena1
 
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficiosCriterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficiosJonathanCovena1
 
Programacion Anual Matemática4 MPG 2024 Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática4    MPG 2024  Ccesa007.pdfProgramacion Anual Matemática4    MPG 2024  Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática4 MPG 2024 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptxEstrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptxdkmeza
 
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Alejandrino Halire Ccahuana
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Lourdes Feria
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADauxsoporte
 
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptxRegistro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptxFelicitasAsuncionDia
 
AFICHE EL MANIERISMO HISTORIA DE LA ARQUITECTURA II
AFICHE EL MANIERISMO HISTORIA DE LA ARQUITECTURA IIAFICHE EL MANIERISMO HISTORIA DE LA ARQUITECTURA II
AFICHE EL MANIERISMO HISTORIA DE LA ARQUITECTURA IIIsauraImbrondone
 
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdfEjercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdfMaritzaRetamozoVera
 
proyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niño
proyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niñoproyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niño
proyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niñotapirjackluis
 

Último (20)

Medición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptxMedición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptx
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
 
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICABIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
 
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VSOCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
 
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptx
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptxORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptx
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptx
 
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdfGUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
 
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
 
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la InvestigaciónUnidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
 
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficiosCriterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
 
Programacion Anual Matemática4 MPG 2024 Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática4    MPG 2024  Ccesa007.pdfProgramacion Anual Matemática4    MPG 2024  Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática4 MPG 2024 Ccesa007.pdf
 
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptxEstrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
 
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
 
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptxRegistro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
 
AFICHE EL MANIERISMO HISTORIA DE LA ARQUITECTURA II
AFICHE EL MANIERISMO HISTORIA DE LA ARQUITECTURA IIAFICHE EL MANIERISMO HISTORIA DE LA ARQUITECTURA II
AFICHE EL MANIERISMO HISTORIA DE LA ARQUITECTURA II
 
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdfEjercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
 
proyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niño
proyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niñoproyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niño
proyecto de mayo inicial 5 añitos aprender es bueno para tu niño
 
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdfTema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
 
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronósticoSesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
 

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.