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
Evaluación
1er corte 30%
Parcial 15% (5 de Octubre)
Talleres 10%
Quices 5% (Q1 21 de Septiembre)
2do corte 35%
Parcial 15% (7 de Diciembre)
Talleres 15%
Quices 5%
3er corte 35%
Examen final 10% (15 de Diciembre)
Proyecto 15%
Talleres 5%
Quices 5%
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.
Exposiciones software de simulación
GAMA - GUTIERREZ RINCON MIGUEL ANGEL
Powersim - CARRANZA HOMES CRISTIAN DAVID
StartLogo - DÍAZ CIFUENTES MICHAEL SANTIAGO
SIMIO - MOSQUERA ALVARADO VICTOR HUGO
SIMUL8 - PIÑEROS MONDRAGON BRIAYAN ANDREY
Repast - PUERTO RODRIGUEZ MATEO ALFONSO
Flexsim - VARGAS ROZO TANIA LIZETH
MASON - BARRERA MOYA CAMILO
Anylogic - PORRAS CASTRO HERNÁN OSWALDO
Bibliografía
RIOS, David, RIOS, Sixto, MARTÍN, Jacinto. Simulación, Métodos y aplicaciones. Editorial Alfaomega, 2000 [url]
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.
COSS, Raul. Simulación: un enfoque practico. Editorial Limusa, 1993.
KELTON David, SADOWSKI Randall, STURROCK David . Simulation with Arena. McGraw-Hill Higher Education, 2003.
Recursos
http://ce.sharif.ir/courses/89-90/1/ce634-1/index.php/section/resources/file/resources
http://www.cs.wm.edu/~esmirni/Teaching/cs526/
http://highered.mcgraw-hill.com/sites/0073376280/
http://www.ite.gmu.edu/~cchen9/or635.htm
http://www.courses.vcu.edu/MATH-jrm/OPER641/slides641.htm
Tutorial Git: http://blog.santiagobasulto.com.ar/programacion/2011/11/27/tutorial-de-git-en-espanol.html
Tutorial Latex en Overleaf: https://www.overleaf.com/latex/learn/free-online-introduction-to-latex-part-1#.VPhuFkKIeyM
RunTheModel (Modelos de Anylogic): https://www.runthemodel.com/
Guia Vensim http://www.dinamica-de-sistemas.com/vensim/guia_vensim.htm
Manuel Vensim https://drive.google.com/file/d/0B3bmOcfmj8OWTDUxVFhlZWpzYVU/view?usp=sharing
Software
Arena
o descargar la última versión de la Web Rockwell Automation
Notas