El documento describe el enfoque sistémico y la simulación. El enfoque sistémico examina las interrelaciones entre las partes de un sistema. La simulación involucra la creación de modelos de sistemas y experimentos para comprender su comportamiento y predecir los efectos de cambios. Los modelos son representaciones simplificadas que capturan las relaciones clave entre variables.
01a SIMULACION DE SISTEMAS Introduccion 2020 01 Primera Semana.pdfssuser81b7a52
El documento presenta información sobre Luis Enrique Peña Mendoza y su experiencia académica y laboral. Luego describe conceptos básicos de simulación de sistemas como modelado, simulación por eventos discreta, tipos de sistemas, componentes de un modelo matemático y tipos de modelos. Finalmente, presenta ejemplos de sistemas de colas como un sistema de cola con un servidor y varios servidores en paralelo.
El documento describe el proceso para generar un modelo dinámico que incluye 6 pasos: 1) definir el problema, 2) conceptualizar el sistema, 3) representar el sistema, 4) analizar el comportamiento del modelo, 5) evaluar el modelo, y 6) analizar políticas y usar el modelo. También explica conceptos clave como sistemas abiertos, arquetipos de sistemas, y análisis de escenarios para identificar posibles soluciones a problemas considerando las interacciones dentro de un sistema.
Este documento introduce los conceptos fundamentales de la dinámica de sistemas. Explica que la dinámica de sistemas ayuda a comprender el comportamiento dinámico de los sistemas a lo largo del tiempo mediante la modelación y simulación. Define los conceptos clave de sistemas, modelos, variables, parámetros, simulación y escenarios y describe cómo se usan los diagramas de flujo y la simulación por computadora para analizar cómo cambian los sistemas dinámicos a través del tiempo.
La modelación pretende describir, explicar y predecir el comportamiento de sistemas mediante la identificación de sus componentes, parámetros, variables y relaciones. Un modelo debe ser adaptable, creíble, simple y factible con el fin de proporcionar información útil de forma económica.
Este documento describe diferentes tipos de modelos, incluyendo modelos verbales, gráficos, numéricos y computacionales. Explica que un modelo representa un sistema o situación según el objetivo del estudio. También distingue entre modelos dinámicos y estáticos, matemáticos y físicos, analíticos y numéricos, continuos y discretos, determinísticos y estocásticos. Por último, define variables exógenas, endógenas y de estado en la modelación de sistemas.
Fundamentación: Definición, modelación de sistemas.
Definición de modelos. Tipos de modelos: analíticos, analógicos e iónico o a escala.
Simulación de sistemas límites.
Empleo de esta herramienta en áreas como: economía, política, administración de empresas, ecología, urbanismo, física, astronomía, aeronáutica, informática, biología, obras públicas, química, ingeniería y educación.
Técnicas auxiliares del A.S:
El A.S. en los estudios prospectivos. Aplicaciones.
01a SIMULACION DE SISTEMAS Introduccion 2020 01 Primera Semana.pdfssuser81b7a52
El documento presenta información sobre Luis Enrique Peña Mendoza y su experiencia académica y laboral. Luego describe conceptos básicos de simulación de sistemas como modelado, simulación por eventos discreta, tipos de sistemas, componentes de un modelo matemático y tipos de modelos. Finalmente, presenta ejemplos de sistemas de colas como un sistema de cola con un servidor y varios servidores en paralelo.
El documento describe el proceso para generar un modelo dinámico que incluye 6 pasos: 1) definir el problema, 2) conceptualizar el sistema, 3) representar el sistema, 4) analizar el comportamiento del modelo, 5) evaluar el modelo, y 6) analizar políticas y usar el modelo. También explica conceptos clave como sistemas abiertos, arquetipos de sistemas, y análisis de escenarios para identificar posibles soluciones a problemas considerando las interacciones dentro de un sistema.
Este documento introduce los conceptos fundamentales de la dinámica de sistemas. Explica que la dinámica de sistemas ayuda a comprender el comportamiento dinámico de los sistemas a lo largo del tiempo mediante la modelación y simulación. Define los conceptos clave de sistemas, modelos, variables, parámetros, simulación y escenarios y describe cómo se usan los diagramas de flujo y la simulación por computadora para analizar cómo cambian los sistemas dinámicos a través del tiempo.
La modelación pretende describir, explicar y predecir el comportamiento de sistemas mediante la identificación de sus componentes, parámetros, variables y relaciones. Un modelo debe ser adaptable, creíble, simple y factible con el fin de proporcionar información útil de forma económica.
Este documento describe diferentes tipos de modelos, incluyendo modelos verbales, gráficos, numéricos y computacionales. Explica que un modelo representa un sistema o situación según el objetivo del estudio. También distingue entre modelos dinámicos y estáticos, matemáticos y físicos, analíticos y numéricos, continuos y discretos, determinísticos y estocásticos. Por último, define variables exógenas, endógenas y de estado en la modelación de sistemas.
Fundamentación: Definición, modelación de sistemas.
Definición de modelos. Tipos de modelos: analíticos, analógicos e iónico o a escala.
Simulación de sistemas límites.
Empleo de esta herramienta en áreas como: economía, política, administración de empresas, ecología, urbanismo, física, astronomía, aeronáutica, informática, biología, obras públicas, química, ingeniería y educación.
Técnicas auxiliares del A.S:
El A.S. en los estudios prospectivos. Aplicaciones.
Este documento describe los tipos de sistemas y modelos de simulación. Explica que un sistema se compone de objetos que interactúan para alcanzar un objetivo. Los sistemas se pueden clasificar como continuos, discretos, orientados a eventos discretos o combinados dependiendo de cómo evolucionan sus propiedades con el tiempo. Los modelos simbólicos matemáticos mapean las relaciones de un sistema real y pueden ser estáticos, dinámicos, deterministas, estocásticos, continuos o de eventos discretos. Un buen modelo represent
Un modelo es una representación simplificada de la realidad que captura algunas de sus propiedades importantes. Existen diferentes tipos de modelos como mentales, formales, icónicos, analíticos y físicos. La simulación utiliza modelos para experimentar con sistemas complejos sin necesidad de probarlos en la realidad. Permite analizar cómo se comportarían sistemas reales ante diferentes escenarios. La modelación y simulación son herramientas útiles pero requieren tiempo y conocimientos estadísticos para interpretar resultados.
Este documento presenta los fundamentos de la simulación de sistemas. Explica que un sistema se compone de entidades relacionadas entre sí para alcanzar un objetivo común, y que la retroalimentación es una característica clave. Describe los enfoques para analizar sistemas, como la caja negra, el estado de transición y las partes componentes. Además, define conceptos como modelo, tipos de modelos, y el papel del modelador. Finalmente, detalla el proceso de simulación, incluyendo la metodología, ejemplos y
El documento explica la diferencia entre modelado y simulación. Un modelo es una representación simplificada de un sistema que se usa para comprender y predecir el comportamiento del sistema, mientras que la simulación imita el comportamiento de un sistema a través del tiempo ejecutando un modelo computarizado. La modelación crea un patrón abstracto de un sistema, mientras que la simulación imita la realidad para predecir resultados. Ambos enfoques pueden usar computadoras u otros métodos para modelar sistemas complejos.
Este documento discute la simulación de sistemas. Explica que la simulación permite predecir el comportamiento de un sistema bajo diversas situaciones reales o previsibles mediante la creación de modelos informáticos. Los objetivos de la simulación son probar hipótesis y responder preguntas sobre cómo los cambios afectarían un sistema. Ventajas incluyen comprimir y expandir el tiempo para probar diferentes escenarios, mientras que las desventajas son la dificultad de interpretar resultados e implementar la simulación.
Este documento describe los fundamentos y aplicaciones de la dinámica de sistemas en el análisis estratégico de calidad. Explica que la dinámica de sistemas permite modelar el comportamiento dinámico y no lineal de los sistemas a través del tiempo mediante la simulación. Los modelos dinámicos capturan las retroalimentaciones que dominan la toma de decisiones en una organización. La dinámica de sistemas puede ayudar a identificar las causas profundas de los problemas de calidad y probar alternativas estrat
Este documento presenta una introducción a los conceptos de sistemas, modelos y simulación. Define un sistema como un conjunto de elementos que interactúan entre sí con un fin común. Explica que los modelos son representaciones simplificadas de sistemas reales que se usan para estudiar cómo podrían comportarse bajo diferentes condiciones. La simulación implica probar alternativas en un modelo para elegir la mejor opción para el sistema real.
Este documento describe los materiales y métodos utilizados para desarrollar un modelo dinámico que permita incrementar el aprendizaje de matemáticas en estudiantes. Presenta las estrategias de desarrollo paso a paso del modelo, incluyendo la definición del problema, análisis del sistema, conceptualización, formulación, evaluación y análisis de políticas. También describe la población de 280 estudiantes y la muestra de 163 estudiantes, así como las técnicas de recolección de datos como entrevistas y encuestas que se utilizar
La dinámica de sistemas es una metodología para construir modelos de sistemas complejos mediante la identificación de variables clave y sus interacciones dinámicas a lo largo del tiempo. Se utiliza para entender mejor el comportamiento no lineal de sistemas mediante diagramas causales y de simulación. La dinámica de sistemas surgió en los años 1950 y se usa hoy en día para diseñar e implementar políticas en sectores públicos y privados.
1. La dinámica de sistemas es una metodología para estudiar sistemas complejos de retroalimentación mediante la modelación y simulación. Se usa para entender cómo cambian los sistemas a través del tiempo.
2. El proceso involucra identificar el problema, desarrollar una hipótesis dinámica mediante diagramas de causalidad, y construir un modelo de simulación en la computadora.
3. El modelo es testeado y usado para diseñar y probar políticas alternativas que puedan aliviar el problema originalmente
El documento habla sobre la simulación de sistemas. Explica la diferencia entre modelar y simular, indicando que un modelo es una simplificación de la realidad mientras que una simulación experimenta sobre el modelo. Luego define la simulación de sistemas como la representación analítica apoyada en herramientas matemáticas y computacionales que permiten evaluar el impacto de cambios en variables y elegir recursos óptimos. Finalmente, explica que la simulación puede ser usada para estudiar el efecto de cambios internos y externos en un sistema de man
Modelos matemáticos y sus funciones en el sistema numericoEvert Uzcategui
El primer expositor de la Teoría General de los Sistemas fue Ludwing von Bertalanffy, en el intento de lograr una metodología integradora para el tratamiento de problemas científicos. La meta de la Teoría General de los Sistemas no es buscar analogías entre las ciencias, sino tratar de evitar la superficialidad científica que ha estancado a las ciencias. Para ello emplea como instrumento, modelos utilizables y transferibles entre varios continentes científicos, toda vez que dicha extrapolación sea posible e integrable a las respectivas disciplinas. La Teoría General de los Sistemas se basa en dos pilares básicos: aportes semánticos y aportes metodológicos.
De acuerdo con esto La línea de investigación “Modelos matemáticos y simulación”, posibilitan un gran número de aplicaciones y permite enlazar diferentes áreas del conocimiento. Posibilita avanzar en la solución de problemas, cuyos planteamientos involucran funciones matemáticas que en muchos de los casos no poseen una solución analítica o el número de variables y operaciones que intervienen presentan un nivel elevado de complejidad y operatividad. El manejo de la información y la posibilidad de obtener datos en tiempo real para incorporlos en los modelos matemáticos, resultarían de difícil manejo mediante procesos manuales, en esta línea de investigación se generan diversas posibilidades y en múltiples campos del conocimiento.
La simulación de sistemas implica la construcción de modelos para averiguar qué pasaría si ocurrieran ciertas hipótesis. Los modelos son normalmente una simplificación de la realidad que se estudia para representar los hechos salientes del sistema. Existen diferentes tipos de modelos como los físicos, analógicos, matemáticos, estocásticos y dinámicos que pueden clasificarse dependiendo de cuán cercanos o abstractos sean de la realidad.
El documento resume los conceptos básicos de los modelos en Investigación de Operaciones. Define un modelo como una representación simplificada de un sistema real que permite analizar su comportamiento. Explica que los modelos pueden ser deterministas u estocásticos dependiendo de si los datos son conocidos con certeza o no. Además, clasifica los modelos en conceptuales, matemáticos y físicos según su forma de representación. Finalmente, provee ejemplos de aplicación de modelos de optimización y programación lineal.
Este documento trata sobre simulación de sistemas. Explica que un sistema es un conjunto de elementos orientados al tratamiento y administración de datos e información. La modelación es una representación abstracta de un sistema, mientras que la simulación imita el comportamiento de un sistema a través del tiempo con el objetivo de predecirlo. La simulación de sistemas utiliza herramientas matemáticas y computacionales para evaluar el impacto de cambios en variables y seleccionar recursos óptimos.
Un modelo es una representación abstracta de un sistema que se enfoca en los aspectos relevantes para resolver un problema específico, mientras que la simulación imita el comportamiento de un sistema a través del tiempo para predecir y describir su comportamiento. La simulación de sistemas usa herramientas matemáticas y computacionales para evaluar cómo cambios en las variables afectan un proceso y permiten seleccionar los recursos óptimos.
Este documento presenta información sobre modelos, simulación y las etapas de una simulación. Explica que un modelo es una abstracción de la realidad que ayuda a entender su composición y funcionamiento. Describe los modelos mentales y formales, así como los modelos icónicos y abstractos. Finalmente, detalla las etapas típicas de una simulación que incluyen la formulación del problema, definición del sistema, formulación del modelo e implementación del modelo en la computadora.
Este documento describe diferentes tipos de modelos de investigación de operaciones, incluyendo modelos matemáticos, de simulación, formales y de hoja de cálculo. También explica los elementos clave de un modelo prescriptivo como funciones objetivo, variables de decisión y restricciones. Además, detalla los pasos para construir un modelo, que incluyen definir el sistema real, seleccionar variables relevantes y construir un modelo cuantitativo.
Este documento define modelo y simulación. Un modelo es una representación abstracta de un sistema que se usa para analizar y describir procesos. Existen varios tipos de modelos como icónicos, analógicos y simbólicos. La simulación es el proceso de diseñar un modelo dinámico de un sistema complejo para adquirir conocimiento sobre su comportamiento. Los tipos de simulación incluyen identidad, cuasi-identidad y por computadora. La simulación de sistemas usa herramientas matemáticas y computacionales para evaluar
La teoría general de sistemas estudia la organización y relaciones entre las partes de un todo. Se enfoca en tres aspectos: 1) el objeto constituye un todo situado en un medio, 2) el objeto está compuesto de partes interrelacionadas, y 3) el comportamiento de las partes y del todo implican interacción e influencia mutua.
El documento resume los conceptos clave de los sistemas de información y la teoría de la información. Explica que los sistemas de información son conjuntos organizados de elementos como personas, tecnología, datos y procesos que recopilan, procesan y distribuyen información para apoyar las operaciones y la toma de decisiones de una organización. También describe los diferentes tipos de sistemas de información y cómo han evolucionado a lo largo del tiempo para adaptarse a las necesidades cambiantes de las organizaciones.
Este documento describe los tipos de sistemas y modelos de simulación. Explica que un sistema se compone de objetos que interactúan para alcanzar un objetivo. Los sistemas se pueden clasificar como continuos, discretos, orientados a eventos discretos o combinados dependiendo de cómo evolucionan sus propiedades con el tiempo. Los modelos simbólicos matemáticos mapean las relaciones de un sistema real y pueden ser estáticos, dinámicos, deterministas, estocásticos, continuos o de eventos discretos. Un buen modelo represent
Un modelo es una representación simplificada de la realidad que captura algunas de sus propiedades importantes. Existen diferentes tipos de modelos como mentales, formales, icónicos, analíticos y físicos. La simulación utiliza modelos para experimentar con sistemas complejos sin necesidad de probarlos en la realidad. Permite analizar cómo se comportarían sistemas reales ante diferentes escenarios. La modelación y simulación son herramientas útiles pero requieren tiempo y conocimientos estadísticos para interpretar resultados.
Este documento presenta los fundamentos de la simulación de sistemas. Explica que un sistema se compone de entidades relacionadas entre sí para alcanzar un objetivo común, y que la retroalimentación es una característica clave. Describe los enfoques para analizar sistemas, como la caja negra, el estado de transición y las partes componentes. Además, define conceptos como modelo, tipos de modelos, y el papel del modelador. Finalmente, detalla el proceso de simulación, incluyendo la metodología, ejemplos y
El documento explica la diferencia entre modelado y simulación. Un modelo es una representación simplificada de un sistema que se usa para comprender y predecir el comportamiento del sistema, mientras que la simulación imita el comportamiento de un sistema a través del tiempo ejecutando un modelo computarizado. La modelación crea un patrón abstracto de un sistema, mientras que la simulación imita la realidad para predecir resultados. Ambos enfoques pueden usar computadoras u otros métodos para modelar sistemas complejos.
Este documento discute la simulación de sistemas. Explica que la simulación permite predecir el comportamiento de un sistema bajo diversas situaciones reales o previsibles mediante la creación de modelos informáticos. Los objetivos de la simulación son probar hipótesis y responder preguntas sobre cómo los cambios afectarían un sistema. Ventajas incluyen comprimir y expandir el tiempo para probar diferentes escenarios, mientras que las desventajas son la dificultad de interpretar resultados e implementar la simulación.
Este documento describe los fundamentos y aplicaciones de la dinámica de sistemas en el análisis estratégico de calidad. Explica que la dinámica de sistemas permite modelar el comportamiento dinámico y no lineal de los sistemas a través del tiempo mediante la simulación. Los modelos dinámicos capturan las retroalimentaciones que dominan la toma de decisiones en una organización. La dinámica de sistemas puede ayudar a identificar las causas profundas de los problemas de calidad y probar alternativas estrat
Este documento presenta una introducción a los conceptos de sistemas, modelos y simulación. Define un sistema como un conjunto de elementos que interactúan entre sí con un fin común. Explica que los modelos son representaciones simplificadas de sistemas reales que se usan para estudiar cómo podrían comportarse bajo diferentes condiciones. La simulación implica probar alternativas en un modelo para elegir la mejor opción para el sistema real.
Este documento describe los materiales y métodos utilizados para desarrollar un modelo dinámico que permita incrementar el aprendizaje de matemáticas en estudiantes. Presenta las estrategias de desarrollo paso a paso del modelo, incluyendo la definición del problema, análisis del sistema, conceptualización, formulación, evaluación y análisis de políticas. También describe la población de 280 estudiantes y la muestra de 163 estudiantes, así como las técnicas de recolección de datos como entrevistas y encuestas que se utilizar
La dinámica de sistemas es una metodología para construir modelos de sistemas complejos mediante la identificación de variables clave y sus interacciones dinámicas a lo largo del tiempo. Se utiliza para entender mejor el comportamiento no lineal de sistemas mediante diagramas causales y de simulación. La dinámica de sistemas surgió en los años 1950 y se usa hoy en día para diseñar e implementar políticas en sectores públicos y privados.
1. La dinámica de sistemas es una metodología para estudiar sistemas complejos de retroalimentación mediante la modelación y simulación. Se usa para entender cómo cambian los sistemas a través del tiempo.
2. El proceso involucra identificar el problema, desarrollar una hipótesis dinámica mediante diagramas de causalidad, y construir un modelo de simulación en la computadora.
3. El modelo es testeado y usado para diseñar y probar políticas alternativas que puedan aliviar el problema originalmente
El documento habla sobre la simulación de sistemas. Explica la diferencia entre modelar y simular, indicando que un modelo es una simplificación de la realidad mientras que una simulación experimenta sobre el modelo. Luego define la simulación de sistemas como la representación analítica apoyada en herramientas matemáticas y computacionales que permiten evaluar el impacto de cambios en variables y elegir recursos óptimos. Finalmente, explica que la simulación puede ser usada para estudiar el efecto de cambios internos y externos en un sistema de man
Modelos matemáticos y sus funciones en el sistema numericoEvert Uzcategui
El primer expositor de la Teoría General de los Sistemas fue Ludwing von Bertalanffy, en el intento de lograr una metodología integradora para el tratamiento de problemas científicos. La meta de la Teoría General de los Sistemas no es buscar analogías entre las ciencias, sino tratar de evitar la superficialidad científica que ha estancado a las ciencias. Para ello emplea como instrumento, modelos utilizables y transferibles entre varios continentes científicos, toda vez que dicha extrapolación sea posible e integrable a las respectivas disciplinas. La Teoría General de los Sistemas se basa en dos pilares básicos: aportes semánticos y aportes metodológicos.
De acuerdo con esto La línea de investigación “Modelos matemáticos y simulación”, posibilitan un gran número de aplicaciones y permite enlazar diferentes áreas del conocimiento. Posibilita avanzar en la solución de problemas, cuyos planteamientos involucran funciones matemáticas que en muchos de los casos no poseen una solución analítica o el número de variables y operaciones que intervienen presentan un nivel elevado de complejidad y operatividad. El manejo de la información y la posibilidad de obtener datos en tiempo real para incorporlos en los modelos matemáticos, resultarían de difícil manejo mediante procesos manuales, en esta línea de investigación se generan diversas posibilidades y en múltiples campos del conocimiento.
La simulación de sistemas implica la construcción de modelos para averiguar qué pasaría si ocurrieran ciertas hipótesis. Los modelos son normalmente una simplificación de la realidad que se estudia para representar los hechos salientes del sistema. Existen diferentes tipos de modelos como los físicos, analógicos, matemáticos, estocásticos y dinámicos que pueden clasificarse dependiendo de cuán cercanos o abstractos sean de la realidad.
El documento resume los conceptos básicos de los modelos en Investigación de Operaciones. Define un modelo como una representación simplificada de un sistema real que permite analizar su comportamiento. Explica que los modelos pueden ser deterministas u estocásticos dependiendo de si los datos son conocidos con certeza o no. Además, clasifica los modelos en conceptuales, matemáticos y físicos según su forma de representación. Finalmente, provee ejemplos de aplicación de modelos de optimización y programación lineal.
Este documento trata sobre simulación de sistemas. Explica que un sistema es un conjunto de elementos orientados al tratamiento y administración de datos e información. La modelación es una representación abstracta de un sistema, mientras que la simulación imita el comportamiento de un sistema a través del tiempo con el objetivo de predecirlo. La simulación de sistemas utiliza herramientas matemáticas y computacionales para evaluar el impacto de cambios en variables y seleccionar recursos óptimos.
Un modelo es una representación abstracta de un sistema que se enfoca en los aspectos relevantes para resolver un problema específico, mientras que la simulación imita el comportamiento de un sistema a través del tiempo para predecir y describir su comportamiento. La simulación de sistemas usa herramientas matemáticas y computacionales para evaluar cómo cambios en las variables afectan un proceso y permiten seleccionar los recursos óptimos.
Este documento presenta información sobre modelos, simulación y las etapas de una simulación. Explica que un modelo es una abstracción de la realidad que ayuda a entender su composición y funcionamiento. Describe los modelos mentales y formales, así como los modelos icónicos y abstractos. Finalmente, detalla las etapas típicas de una simulación que incluyen la formulación del problema, definición del sistema, formulación del modelo e implementación del modelo en la computadora.
Este documento describe diferentes tipos de modelos de investigación de operaciones, incluyendo modelos matemáticos, de simulación, formales y de hoja de cálculo. También explica los elementos clave de un modelo prescriptivo como funciones objetivo, variables de decisión y restricciones. Además, detalla los pasos para construir un modelo, que incluyen definir el sistema real, seleccionar variables relevantes y construir un modelo cuantitativo.
Este documento define modelo y simulación. Un modelo es una representación abstracta de un sistema que se usa para analizar y describir procesos. Existen varios tipos de modelos como icónicos, analógicos y simbólicos. La simulación es el proceso de diseñar un modelo dinámico de un sistema complejo para adquirir conocimiento sobre su comportamiento. Los tipos de simulación incluyen identidad, cuasi-identidad y por computadora. La simulación de sistemas usa herramientas matemáticas y computacionales para evaluar
La teoría general de sistemas estudia la organización y relaciones entre las partes de un todo. Se enfoca en tres aspectos: 1) el objeto constituye un todo situado en un medio, 2) el objeto está compuesto de partes interrelacionadas, y 3) el comportamiento de las partes y del todo implican interacción e influencia mutua.
El documento resume los conceptos clave de los sistemas de información y la teoría de la información. Explica que los sistemas de información son conjuntos organizados de elementos como personas, tecnología, datos y procesos que recopilan, procesan y distribuyen información para apoyar las operaciones y la toma de decisiones de una organización. También describe los diferentes tipos de sistemas de información y cómo han evolucionado a lo largo del tiempo para adaptarse a las necesidades cambiantes de las organizaciones.
1) El documento trata sobre conceptos básicos de toma de decisiones en las organizaciones como planificación, organización, dirección y control. 2) Explica diferentes tipos de decisiones según el grado de conocimiento, rutina y estructuración. 3) Resalta que la toma de decisiones es una función clave de los gerentes y debe realizarse bajo condiciones de certeza, riesgo e incertidumbre.
Este documento describe la evolución histórica de las organizaciones y sus características como sistemas abiertos. Explica que una organización está compuesta de recursos humanos, activos logísticos y funciones, y actúa como un ser vivo al procesar entradas para crear salidas. También interactúa con su entorno, el cual incluye proveedores, clientes, competidores y factores políticos, económicos y tecnológicos. Finalmente, señala que las organizaciones aprenden constantemente para adaptarse a los cambios en su
El documento describe los principales componentes y objetivos del marco de control COBIT. En COBIT se definen objetivos de control para los procesos de tecnología de la información agrupados en cuatro dominios: planificación y organización, adquisición e implementación, prestación de servicios y soporte, y supervisión. COBIT busca alinear los procesos y recursos de TI con los requerimientos de información del negocio para apoyar el logro de los objetivos empresariales.
El documento presenta una introducción a la Teoría General de Sistemas. Define conceptos clave como sistema, teoría de sistemas y holón. Explica que la Teoría General de Sistemas fue desarrollada por Ludwig von Bertalanffy para promover la integración entre las ciencias naturales y sociales a través de un enfoque sistémico. Además, describe objetivos iniciales como desarrollar una terminología general para describir características y comportamientos sistémicos.
El documento habla sobre el manejo de archivos en C y C++. Explica que existen diferentes tipos de archivos como secuenciales y de acceso aleatorio, así como diferentes modos de apertura como lectura, escritura o lectura/escritura. También describe las funciones y tipos estándar de C como FILE, fopen, fclose, fgetc y fputc que se usan comúnmente para trabajar con archivos.
Este documento presenta las principales modificaciones y mejoras introducidas en el lenguaje C++ con respecto al lenguaje C. Entre ellas se encuentran la posibilidad de agregar comentarios en una sola línea utilizando "//", declaraciones simplificadas para variables enumeradas y de estructuras, mayor flexibilidad en la declaración de variables, y la introducción de conceptos como alcance de variables, punteros const, y funciones inline entre otros. También se explican modificaciones mayores relacionadas con la programación orientada a objetos como clases, herencia y polim
Este documento presenta los objetivos y requisitos de dos cursos de algoritmia. Los cursos enseñan el uso de algoritmos y su implementación en lenguajes de programación para resolver una variedad de problemas reales. Los estudiantes aprenderán técnicas algorítmicas, manejo de al menos dos lenguajes de programación, y conceptos de sistemas operativos y hardware.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos del lenguaje de programación C, incluyendo declaración de variables, tipos de datos, estructuras de control, punteros, entrada y salida de datos, y funciones. También cubre cómo trabajar con funciones y variables en múltiples archivos mediante la inclusión de archivos y declaraciones extern. El propósito es servir como material de apoyo para el curso de Metodología y Tecnología de Programación.
El documento describe los conceptos básicos de manejo de archivos en C, incluyendo las diferencias entre memoria y archivos, los tipos de flujos (de texto y binarios), y las funciones básicas para trabajar con archivos como fopen(), fclose(), fputc(), fgetc(), entre otras. Explica que los archivos permiten almacenar datos de forma permanente, mientras que la memoria es volátil.
Este documento describe características del lenguaje de programación C++. C++ fue desarrollado como una extensión de C para incorporar mecanismos de programación orientada a objetos. El documento explica conceptos clave como clases, objetos, herencia, polimorfismo, vinculación dinámica, clases abstractas y clases genéricas.
Los puentes son estructuras esenciales en la infraestructura de transporte, permitiendo la conexión entre diferentes
puntos geográficos y facilitando el flujo de bienes y personas.
Equipo 4. Mezclado de Polímeros quimica de polimeros.pptxangiepalacios6170
Presentacion de mezclado de polimeros, de la materia de Quimica de Polímeros ultima unidad. Se describe la definición y los tipos de mezclado asi como los aditivos usados para mejorar las propiedades de las mezclas de polimeros
2. En su nivel más amplio, el Enfoque Sistémico abarca
una amplia y heterogéneo variedad de métodos,
herramientas y principios, todos orientados a examinar
en los sistemas, la interrelación de fuerzas que forman
parte de un proceso común.
Los métodos y herramientas que se describirán tienen
sus raíces en la dinámica de sistemas, que permite
comprender que los procesos complejos de
realimentación pueden generar conductas problemáticas
dentro de las organizaciones y los sistemas humanos en
gran escala.
El Enfoque Sistémico
3. Estructura sistémica
Algunos piensan que la “estructura” de una
organización es el organigrama.
Otros piensan que “estructura” alude al diseño del
flujo de trabajo y los procesos empresariales.
En el pensamiento sistémico la "estructura” es la
configuración de interrelaciones entre los
componentes claves del sistema.
4. Estructura sistémica
EMPRESA RELACIONES ENTRE SUBSISTEMAS Y CANALES DE
COMUNICACIÓN (DINAMICA E INTERDEPENDENCIA,
RETROALIMENTACION)
Las personas
Relaci ones entre subsistemas
Producción Comercial
Bienes de Políticas
Capital
Administración Gestión Humana
Innovación y desarrollo
Financiera Relaciones canales
de comunicación
Efectividad y eficiencia
Recursos físicos y técnicos
(tecnología)
5. Pensamiento sistémico
El Pensamiento Sistémico otorga capacidades a quienes
toman decisiones de interpretar la situación, no sólo
considerando la relación de causas y efectos evidentes y
lógicos, sino considerando que toda decisión es adoptada en
el contexto de un sistema, que tiene un conjunto de
relaciones que no necesariamente responde a nuestra lógica.
Pensar sistémicamente permite identificar cómo se puede
actuar afectando el comportamiento de un sistema a través
de acciones de alto nivel, es decir acciones de bajo esfuerzo;
que sin embargo tienen un alto impacto en el
comportamiento del sistema que queremos afectar.
6. Simulación
La simulación involucra el diseño de
modelos de un sistema, llevando a cabo
experimentos en él.
El propósito de éstos ("que pasa si")
experimentos son determinar cómo el
sistema real realiza y predice el efecto de
cambios al sistema a través del tiempo.
Por ejemplo, se acostumbra emplear
la simulación al contestar preguntas
como:
¿Qué efectos tiene un incremento de la
pobreza en la población?
¿Qué pasaría si aumento la inversión en
educación para evitar que los niños
jóvenes y adultos comentan robos?
7. Simulación y Modelo
QUE INTENTA LA SIMULACION
Descubrir el comportamiento de un sistema
Postular teorías o hipótesis que expliquen el comportamiento observado
Usar esas teorías para predecir el comportamiento futuro del sistema, es
decir mirar los efectos que se producirían en el sistema mediante los
cambios dentro de él o en su método de operación (tiempo en minutos)
DEFINICION DE MODELO
Modelo es una representación de un objeto, sistema o idea de forma
diferente a la de identidad misma. Es la abstracción de una realidad.
Por lo general el modelo nos ayuda a entender y mejorar un sistema
El modelo de un objeto puede ser una réplica exacta de este. Con la
diferencia del material que lo compone o de su escala, inclusive puede ser
una abstracción de las propiedades dominantes del objeto.
8.
9.
10.
11. Definición de Modelo
Un modelo es un objeto que sustituye
a otro objeto en un contexto dado.
Un modelo no tiene como fin replicar la
realidad en todos sus detalles.
La finalidad de modelar es obtener
información útil sobre el objeto de
estudio.
12. Simulación
Es la acción de manipular el modelo
para obtener información útil.
El punto de partida es el objeto real y el
punto final es información útil sobre
este objeto.
Entre estos dos puntos existen varios
pasos:
14. Funciones y Estructura del Modelo
FUNCIONES DEL MODELO
Comparar
Predecir
Ej: La pintura es una réplica de algo que existe, Un carro de madera
es la réplica de un original.
ESTRUCTURA DEL MODELO
El modelo se puede escribir de tal forma:
E = F(Xi, Yi)
Donde :
E: Es el efecto del comportamiento del sistema
Xi: Son las variables y parámetros que nosotros podemos controlar
Yi: Las variables y los parámetros que nosotros no podemos
controlar
F: Es la función con la cual relacionamos Xi con Yi con el fin de
modificar o dar origen a E
15. Los modelos son una simplificación de la teoría que muestran las
relaciones clave entre variables.
Las variables exógenas son aquellas que están dadas o que no
provienen del modelo bajo análisis.
Las variables endógenas son aquellas que explica o resultan del
modelo.
El modelo muestra cómo los cambios en variables exógenas afectan
las variables endógenas.
Variables de los Modelos
16. Variables exógenas: Afectan al sistema sin que este
las provoque.
Variables endógenas: Afectan al sistema pero este sí
las provoca.
Variables de los Modelos
17. Variables de los Modelos
Componentes de un modelo
Variables
1ª Clasificación
• Deterministas
– Continuas
– Discretas
• Estocásticas
2ª Clasificación
• Dependientes o Endógenas
• Independientes o Exógenas
– No controlables o factores
– Controlables
Constantes
Cantidades cuyo valor permanece fijo en el modelo
Parámetros
Cantidades que permanecen fijas, tan sólo, para cada
opción particular de un modelo
18. Propiedades de los Modelos
1. COMPONENTES:
Son las partes de un conjunto que forman el sistema
2. VARIABLES:
Pueden ser de dos tipos (Exógenos, Endógenos)
Exógenas: Entradas son originadas por causas externas al
sistema. A las variables exógenas, estadísticamente se las
denomina como variables independientes
Endógenas: Son producidas dentro del sistema que resultan de
causas internas, las cuales pueden ser de Estado o de Salida
- Estado: Muestran las condiciones iniciales del sistema
- Salida: Son aquellas variables que resultan del sistema
3. PARAMETROS:
Son cantidades a las cuales el operador del modelo puede asignarle
valores arbitrarios lo cual se diferencia de las variables. Los
parámetros una vez establecidos se convierten en constantes.
19. Propiedades de los Modelos
4. RELACIONES FUNCIONALES:
Describen a los parámetros de tal manera, que muestran su
comportamiento dentro de un componente o entre componentes
de un sistema.
Las relaciones funcionales pueden ser de tipo determinísticos o
estocásticos.
Determinísticas: Sus definiciones relacionan ciertas variables
o parámetros, donde una salida del proceso es
singularmente determinada por una entrada dada.
Estocásticas: Cuando el proceso tiene una salida indefinida
para una entrada determinada, las relaciones funcionales se
representan por ecuaciones matemáticas y salen del análisis
estadístico matemático.
20. Propiedades de los Modelos
5. RESTRICCIONES:
Estas son limitaciones impuestas a valores de las variables, las
cuales pueden ser de dos formas:
Autoimpuestas: O sea asignadas por el mismo operador o
Impuestas: O sea cuando son asignadas manualmente por
el mismo sistema
6. FUNCIONES DE OBJETIVO:
Son las metas del sistema o el como evaluar al sistema, existen
retentivas por ejemplo: la conservación de tiempo, energía y
adquisitivas ejemplo: Ganancia en algo.
21. Propiedades de los Modelos
Ejemplo de aplicación:
Determinar las propiedades de un colegio, una fábrica de
zapatos, un restaurante, un grupo de investigación.
PROPIEDADES DE UN COLEGIO:
Componentes: profesores, estudiantes
Variables: Exógenas: libros, enfermedades, transporte
Endógenas: Número de alumnos, costos,etc.
Parámetros: notas
Relaciones Funcionales: libros-estudiantes (buenos
libros, buenos resultados)
Restricciones: cantidad de profesores
Funciones Objetivo: pruebas del estado (exámenes)
22. Objetivos de los Modelos
Objetivos de los modelos:
Describir
Explicar
Predecir
Prescribir
Clasificación de los modelos:
Según el grado de abstracción
Según entorno
Deterministas
Estocásticos
Según área de aplicación
Área funcional
Sector industrial
23. Clasificación de los Modelos
Los modelos se pueden clasificar en forma general, pero los modelos de
simulación se pueden clasificar en forma más específica.
De que forma podemos modelar un objeto o sistema desde lo más real a
lo mas irreal.
Modelos Modelos a Modelos Modelos Modelos Modelos
Físicos Escala Analógicos Administrativos Simulación Matemáticos
Modelos Modelos
Exactos Abstractos
24. Clasificación de los Modelos
MODELOS FISICOS y A ESCALA:
Son los que mas se asemejan a la realidad, se encargan de modelar
procesos los cuales pueden ser:
MODELOS ANALOGICOS:
Se encargan de representar una propiedad determinada de un
objeto o sistema
MODELOS DENOMINADOS JUEGOS ADMINISTRATIVOS:
Ya empieza a involucrarse al ser humano el comportamiento del ser
humano. Ej: modelos de planeación, estrategias militares
MODELOS ABSTRACTOS (simulación):
Viene hacer una herramienta ya que se convierte en algo abstracto
MODELOS MATEMATICOS:
Se tiene en cuenta las expresiones materia y lógicas ejemplo:
representar un objeto. Aquí se debe hacer muchas suposiciones
dentro de un modelo matemático
25. Dentro de los modelos de simulación están:
1. MODELOS DETERMINISTICOS
Ni las variables endógenas y exógenas se pueden tomar como datos
al azar. Aquí se permite que las relaciones entre estas variables
sean exactas, o sea que no entren en ellas funciones de
probabilidad.
2. MODELOS ESTOCASTICOS
Cuando por lo menos una variable es tomada como un dato al azar
las relaciones entre variables se toman por medio de funciones
probabilísticas, sirven por lo general para realizar grandes series
de muestreos, quitan mucho tiempo en el computador son muy
utilizados en investigaciones científicas
Clasificación de los Modelos de
Simulación
26. 3. MODELOS ESTATICOS
En ellos no se toma en cuenta el tiempo dentro del proceso. Ej.: los
modelos de juegos, modelos donde se observa las ganancias de
una empresa. Ej: Arquitectónicos: líneas de teléfono, tubos de
agua
4. MODELOS DINAMICOS
Si se toma en cuenta la variación del tiempo. Ej.: la variación de la
temperatura, del aire durante un día, movimiento anual de las
finanzas de una empresa. Ejemplo: Laboratorio de química:
reacción entre elementos
En estos modelos físicos podemos realizar modelos a escala o en
forma natural, a escala menor, e escala mayor, sirven para hacer
demostraciones de procesos como para hacer experimentos
nuevos.
5. MODELOS A ESCALA
Son los modelos sencillos de maquetas -> casa -> baño, cuartos, etc.
Clasificación de los Modelos de
Simulación
27. Realidad
Representación conceptual sin
Ambigüedades ni contradicciones
Modelo
Solución General del modelo
Solución Particular del modelo
Verificación: ¿Es válido el modelo
para los fines previstos?
Datos
Implementación del modelo y
Control de la solución
Formalización
del sistema
- Algoritmos
- Desarrollos analíticos
- Aplicación de
Datos concretos al modelo
- Puesta en marcha de la
Solución o soluciones
- Controlar
Sí
No
Realidad
Representación conceptual sin
Ambigüedades ni contradicciones
Modelo
Solución General del modelo
Solución Particular del modelo
Verificación: ¿Es válido el modelo
para los fines previstos?
Datos
Implementación del modelo y
Control de la solución
Formalización
del sistema
- Algoritmos
- Desarrollos analíticos
- Aplicación de
Datos concretos al modelo
- Puesta en marcha de la
Solución o soluciones
- Controlar
Sí
No
¿Cómo se construye un Modelo?
28. ¿Cómo se construye un Modelo?
EL MODELO DE UN SISTEMA ES MAS FACIL DE CONSTRUIR SI:
- Se pueden identificar leyes o propiedades que obedece el sistema
- Se puede proporcionar una descripción gráfica del sistema
- Se puede cuantificar la incertidumbre en los inputs y en los
componentes
ALGUNAS DIFICULTADES EN EL PROCESO DE MODELIZACION:
- Se pueden identificar pocas o ninguna ley obedecida por el sistema
- Hay involucrados muchos elementos de proceso difíciles de
describir y representar
- Los inputs son difíciles de cuantificar
- Las componentes aleatorias son las más significativas
- Las decisiones humanas son partes sustanciales del sistema
29. ¿Para que se construye un Modelo?
Mejorar la comprensión de como trabaja y se comporta el
sistema modelizado
Adquisición de conocimiento sobre el sistema que se
representa (modeliza)
Sustitución del sistema real en la realización de experimentos
para responder a preguntas del tipo: ¿Qué pasaría si? (What if
questions / El modelo como plataforma experimental)
Encontrar los valores de las variables de decisión X que
satisfacen las restricciones y optimizan la función de utilidad
Utilización del modelo como ayuda a la toma de decisiones
(cuantitativas) por medio de las respuestas a las preguntas
¿Qué pasaría si?
30. Diagramas Causales
Tipos de relaciones que ligan dos elementos entre si:
RELACIÓN CAUSAL: Aquella en la que un elemento
A determina a otro B, con relación de Causa a
Efecto.
RELACIÓN CORRELATIVA: Existencia de una
correlación entre dos elementos del sistema, sin
existir entre ellos una relación Causa-Efecto
31. CONSUMO DE ALIMENTOS PESO
+
+
Diagramas Causales
Tipos de relaciones que ligan dos elementos entre si:
36. EJEMPLO
El servicio de peaje de una autopista
A. DESCRIPCION GRAFICA DEL SISTEMA (Primera
aproximación al proceso de modelización
⇒ Análisis / Adquisición de conocimiento)
B. DESCRIPCIÓN LOGICA DEL PROCESO (Segunda
aproximación al proceso de modelización
⇒ Análisis / Identificación de componentes (subsistemas,
entidades) y relaciones)
Llegadas de vehículos
Proceso de pago
Salidas de vehículos
Los vehículos llegan a la estación de peaje, si hay una
taquilla libre la ocupan, pagan y
abandonan la estación, en caso contrario esperan en una cola
37. EJEMPLO
El servicio de peaje de una autopista
C. CARACTERIZACION DE COMPONENTES:
IDENTIFICACION DE ATRIBUTOS
- Llegadas de vehículos: ¿Cómo llegan los vehículos a la
estación de peaje?
⇒ Descripción formal del proceso de llegadas
- Proceso de Pago: Características del subsistema de
pago
- Número de taquillas de pago
- Características tecnológicas del proceso de pago:
manual, automático (monedas, tarjeta de crédito, etc.)
- Descripción formal del proceso (duración)
38. EJEMPLO
El servicio de peaje de una autopista
D. ESTABLECIMIENTO DE RELACIONES ENTRE
COMPONENTES
DE LOS ATRIBUTOS QUE LAS CARACTERIZAN:
Llega un vehículo a la estación de peaje según el
proceso formal que describe como tienen lugar las
llegadas.
- Si hay una taquilla de pago libre: se dirige a ella, la
ocupa, efectúa el pago según la tecnología y el
proceso que la describe, después de pagar deja libre
la taquilla de pago y abandona la estación de peaje
- En caso contrario: espera en una cola hasta que
queda libre la taquilla correspondiente
39. EJEMPLO
El servicio de peaje de una autopista
E. FORMALIZACION DEL MODELO:
- Requiere el establecimiento de relaciones formales entre:
- La representación formal del proceso de llegadas
- La representación formal del proceso de pago
- Las condiciones (reglas) lógicas de ocupación y
liberación de las taquillas de pago
F. CARACTERISTICA INTRINSECA DEL PROCESO DE
LLEGADAS:
La incertidumbre (Aleatoriedad)
- Número de llegadas por unidad de tiempo
- Intervalo de tiempos entre dos llegadas consecutivas
40. EJEMPLO
El servicio de peaje de una autopista
G. CARACTERISTICA INTRINSECA DE LOS PROCESOS DE PAGO:
La incertidumbre
- Duración del proceso de pago (tiempo de ocupación de la
taquilla de pago)
⇒ NECESIDAD DE INCORPORAR FORMALMENTE AL MODELO
EL TRATAMIENTO DE LA INCERTIDUMBRE:
- Incorporación cuantitativa por medio de modelos de
probabilidad