Este documento define y explica varios conceptos clave relacionados con la simulación. En primer lugar, define simulación como el acto de imitar o fingir una acción cuando en realidad no se está llevando a cabo. Luego, describe los elementos de la simulación como la definición del sistema, formulación del modelo, recolección de datos e implementación. Finalmente, clasifica los modelos de simulación en estáticos, dinámicos, determinísticos, estocásticos, discretos y continuos.

1. República Bolivariana de Venezuela
Universidad Bicentenaria de Aragua
A.C. Estudios Superiores Gerenciales Corporativos
Centro Regional de Apoyo Tecnológico Valles del Tuy
Escuela de Derecho
Profesora:
Ing. MSc Bravo, Mayira
Razonamiento Verbal y Solución de Problemas
Integrantes:
Molina, Juan Manuel - C.I.: 18.245.265
Charallave - 2019

2. 1. Qué es la Simulación.
2. Elementos de la Simulación.
3. Clasificación de los Modelos de la Simulación
4. Búsqueda Exhaustiva por Acotación de la Magnitud del
Error

3. ¿Qué es Simulación?
Es un acto que consiste en imitar o fingir que se está realizando
una acción cuando en realidad no se está llevando a cabo.
Una persona o animal simula para cumplir con
un objetivo determinado. Si bien es cierto que los seres
humanos razonan y tienen más motivos para fingir o simular, los
animales de diversas especies llevan en su instinto una
capacidad que les permite simular que son parte de un entorno
(esconderse) o hacerse los muertos para preservar sus vidas.
Su origen etimológico nos confirma que lo que queremos es
parecer otra cosa que no somos al simular. Proviene del
latín “Similis” que quiere decir “Parecido”.
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4. ¿Elementos de la Simulación?
•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 define 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.
•Implementación 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.
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•Verificación
El proceso de verificación consiste en comprobar que el modelo simulado
cumple con los requisitos de diseño para los que se elaboró.2​ 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.3​ 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.

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•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.
•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 colabora a soportar
decisiones del tipo semi-estructurado.
•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.

7. ¿Clasificación de los Modelos de la
Simulación?
•ESTÁTICO
Son aquellos que no toman en cuenta, explícitamente, a la variable tiempo.
Ejemplo: costo para cantidad de camas reservadas (en un hospital)
•DINÁMICO
Los modelos dinámicos son una representación de la conducta, Dinámica de un sistema,
mientras un modelo estático involucra la aplicación de una sola ecuación, los modelos
dinámicos, por otro lado, son reiterativos.
Los modelos dinámicos constantemente aplican sus ecuaciones considerando cambios de
tiempo.
•DETERMINISTICO
En éstos ni las variables exógenas, ni las endógenas, se obtienen por medio del
azar, debido a que se suponen relaciones exactas para las características de operación.
Son variables con valores preestablecidos.
Es aquel en el cual se establecen las condiciones para que al ejecutar el experimento
se determine el resultado.
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8. •ESTOCÁSTICO
Los valores de ésta o estas variables, se obtienen al azar.
Es aquel en el cual información pasada, no permite la formulación de una regla para
determinar
el resultado preciso de un experimento.
•DISCRETO
El estado de los cambios en los modelos sólo se dan cuando esos eventos ocurren.
La llegada de órdenes, o las partes que están siendo ensambladas, así como los clientes
que
llaman.
Una fábrica que ensambla partes es un buen ejemplo de un sistema de evento discreto.
Las entidades individuales (partes) son ensambladas basadas en eventos (recibo o
anticipación de órdenes).
•CONTINUO
En modelos continuos, el cambio de valores se basa directamente en los cambios de
tiempo.
La simulación continua es análoga a un deposito en donde el fluido que atraviesa una
cañería es constante. El volumen puede aumentar o puede disminuir, pero el flujo es
continuo.
•FÍSICO
Llamados así, debido a que se semejan al sistema en estudio.
Durante muchos años, los ingenieros han usado modelos de tamaño natural y han reducido
y
puesto a escala a los mismos para probarlos. (NASA, líneas aéreas comerciales).
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9. •ANÁLOGOS
Los modelos análogos poseen algunas propiedades similares a los objetos representados
pero sin ser una réplica morfológica de los mismos.
Un ejemplo de un modelo análogo es un mapa impreso que se construye mediante
un conjunto de convenciones cartográficas que conducen a un resultado final
claramente distinto del objeto representado.
Mediante esta transformación se persigue hacer legibles propiedades tales como altitud,
distancia, localización física de objetos geográficos, sus relaciones importancia.
•SIMBÓLICOS
Los modelos simbólicos se construyen mediante reglas notablemente más abstractas
ya que esta denominación suele aplicarse a los casos en los que el objeto real se
representa
mediante una codificación matemática.
Un ejemplo de modelo simbólico es la representación de un edificio mediante la
identificación
y codificación en una estructura geométrica de sus elementos básicos.
El modelo así construido permite la aplicación de algoritmos para, por ejemplo, la
estimación
de esfuerzos a los que esta sometido.
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10. Búsqueda Exhaustiva por Acotación de
la Magnitud del Error
Existen problemas que representan
posibles respuestas y es difícil decidir cual
es la alternativa que satisface las
condiciones del problema.
Utilicemos una estrategia general llamada
búsqueda exhaustiva que permite
proceder sistemáticamente a la resolución
de problemas.
Referencia: https://es.wikipedia.org/wiki/Simulaci%C3%B3n