Simulación Computacional

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

  • 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 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

• 2. Números Aleatorios

  • Definición de números aleatorios, pseudo aleatorios

  • Importancia de los números aleatorios en la simulación

  • Generador congruencial lineal

  • Obtención del periodo máximo

• 3. Test para los números aleatorios

  • Test de chi cuadrado

  • Test de Kolmogorov-Smirnov

  • Test de rachas

  • Test de rachas por encima y por debajo de la mediana

  • Test de permutaciones

  • Test de huecos

• 4. Generación de variables aleatorias discretas y continuas

  • Distribución discreta empírica

  • Distribución de Poisson

  • Distribución normal

• 5. Simulación de eventos discretos

  • Simulación de problemas de colas

  • Simulación de problemas de inventarios

• 6. Simulación basada en agentes

  • Enjambres y colonias de hormigas

  • Automatas celulares y juego de la vida

• 7. Simulación dinámica de sistemas

  • Comportamiento del sistema

  • Diagramas de ciclos causal

• 8. Software y frameworks de simulación

  • Dinámica de sistemas (Vensim, Powersim)

  • Eventos discretos (Arena, Simio, FlexSim)

  • Basada en agentes (StartLogoTNG, NetLogo, Repast, Swarm, MASON)

  • Tres paradigmas (Anylogic)

• 9. Proyecto

  • Caso de estudio (introducción al caso, modelo, y salidas/visualización)

  • Diseño de la interfaz

  • Análisis de resultados

  • Reducción de la varianza

  • Planificación de experimentos

Programación