Simulación

Objetivos

    • General

      • El objetivo de esta asignatura es brindar a los estudiantes los conocimientos de las técnicas de Simulación de Eventos Discretos, para modelar sistemas reales tipo filas de espera, gestión de inventarios y confiabilidad. Además, el estudiante estará capacitado para realizar experimentos con el modelo diseñado del sistema real e interpretar los resultados obtenidos.

    • Específicos

      • Representar y construir tablas de simulación para problemas de colas, de inventarios y de confiabilidad

      • Identificar la definición y generación de números aleatorios

      • Representar y construir las pruebas necesarias para determinar la validez de una generación de números aleatorios

      • Conocer los métodos para la generación de números aleatorios que sigan una distribución de probabilidad continua y discreta

      • Diseñar herramientas computacionales de simulación de eventos discretos para resolver problemas reales

Metodología

    • El trabajo en el aula se desarrollará en metodología magistral para la presentación de conceptos y ejemplos de aplicación. Los cuales deberán ser revisados previamente por el estudiante haciendo uso del material bibliográfico sugerido.

    • Se desarrollarán ejercicios de clase, talleres, casos de estudio y grupos de discusión.

    • Por cada tema visto, se desarrollarán programas en un lenguaje de programación escogido por el estudiante donde se evidencia el aprendizaje del tema.

    • Se fomentará el desarrollo de las competencias de autoformación y el autoaprendizaje continuo y permanente, a través de asignaciones de exposiciones de temas relacionados con la asignatura.

    • Se empleará la plataforma de Moodle como repositorio para el material de clase y para quizes a lo largo del periodo académico.

    • Se desarrollará un proyecto final en el cual se debe evidenciar el aprendizaje secuencial de la asignatura. El proyecto final consistirá en la solución de un problema de simulación de eventos discretos que se apoye sobre todos los temas vistos en la materia.

Contenido

    • 1. Introducción a la simulación

      • Que es simulación

      • Ventajas y desventajas de la simulación

      • Formas de estudiar un sistema

      • Pasos en un estudio de simulación

      • Ejemplos de Simulación (Colas, inventario, confiabilidad y cálculo de áreas)

    • 2. Números Aleatorios

      • Definición de números aleatorios, pseudo aleatorios

      • Importancia de los números aleatorios en la simulación

      • Generador congruencial lineal

      • Obtención del periodo máximo

      • Método de Schrage

      • Mini proyecto: Diseño y desarrollo de un generador congruencial para el cálculo del área de una geometría compleja mediante el método de Monte-Carlo

    • 3. Test para los números aleatorios

      • Test de chi cuadrado

      • Test de Kolmogorov-Smirnov

      • Test de Sube y Baja

      • Test de encima y debajo de la media

      • Mini proyecto: Diseño y desarrollo de pruebas estadísticas (uniformidad y aleatoriedad) para generar números pseudo aleatorios

    • 4. Generación de variables aleatorias continuas

      • Distribución exponencial

      • Distribución continua uniforme

      • Distribución triangular

      • Distribución continua empírica

      • Distribución normal.

    • 5. Generación de variables discretas

      • Distribución discreta empírica

      • Distribución uniforme discreta

      • Distribución de Poisson

    • 6. Simulación de eventos discretos

      • Simulación de problemas de colas

      • Simulación de problemas de inventarios

      • Simulación de problemas de confiabilidad

      • Introducción a la simulación usando Arena o MATLAB (Simulink)

    • 7. Proyecto: Diseño y desarrollo de herramientas computacionales de simulación de eventos discretos reales.

Programación

Google Spreadsheet

Evaluación

    • Corte 1: 25%

      • Talleres prácticos: 10%

        • 3 ejemplos de sistemas del mundo real con sus variables de entrada, salida, variables del sistema y sus proceso internos.

        • Generadores de números pseudo-aleatorios: Midsquare y congruencial mixto (implementados en Matlab)

        • Taller de calcular el área del circulo por muestreo pseudoaleatorio.

      • 1er Parcial: 15%

    • Corte 2: 25%

      • Talleres: 10%

        • Taller de test de uniformidad

        • Taller de test de aleatoriedad

        • Taller de generación de variables aleatorias discretas y continuas

      • Exposición propuesta de proyecto: 5%

      • 2do Parcial: 10%

    • Corte 3: 20%

      • Quices: 5%

      • Talleres 5%

      • Laboratorios: 10%

        • Simulación de eventos discretos

        • Simulación de problemas de colas

    • Corte 4: 30%

      • Proyecto: 20%

      • Examen final: 10%

Propuestas de proyectos

    • Simulación de una sucursal bancaria.

    • Simulación de una intersección vial con semaforos en doble sentido.

    • Simulación de un restaurante de autoservicio tipo buffet.

    • Simulación de dinámica de poblaciones, nacimientos, muertes naturales, y epidemias.

Bibliografía

    • BANKS, Jerry, CARSON III, John S, NELSON, Barry. Discrete-Event System Simulation. 2da ed. Prentice-Hall, 1996.

    • AVERILL M, Law, KELTON, W. David. Simulation Modeling and Analysis. 3ra ed. Editorial Mc. Graw-Hill; 2000.

    • RIOS, David, RIOS, Sixto, MARTÍN, Jacinto. Simulación, Métodos y aplicaciones. Editorial Alfaomega, 2000

    • COSS, Raul. Simulación: un enfoque practico. Editorial Limusa, 1993.

    • KELTON David, SADOWSKI Randall, STURROCK David . Simulation with Arena. McGraw-Hill Higher Education, 2003.

Recursos

Software

Notas

Google Spreadsheet