Simulación Computacional

Objetivos

    • General

    • XXXX

    • Específicos

Metodología

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

    • Se desarrollará un proyecto final en el cual se debe evidenciar el aprendizaje de la asignatura. El proyecto final consistirá en la aplicación de una solución a un problema de simulación aplicando alguno de los paradigmas de simulación obteniendo un modelo para la experimentación y análisis del problema y sus resultados.

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

Registro de curso: Formulario de Inscripción

Programación

Google Spreadsheet

Horario de clases

  • Lunes y Miércoles de 8 am a 10 am (Sala E)

Lugar de atención a estudiantes

  • Sala 1 de Profesores FCBI, Centro de Investigaciones FCBI o Laboratorio Grupo GITECX

Evaluación

  • 1er corte 35% - Lunes 3 de Octubre

    • Parcial 15%

    • Talleres 10%

    • Propuesta proyecto 5%

    • Quices 5% (Kahoot)

  • 2do corte 35%

    • Parcial 15% - 9 de Noviembre 21 de Noviembre

    • Talleres 10%

    • Exposición avance proyecto 5%

      • Pecha-Kucha (20x20) -> 6’40’’ La presentación debe constar de 20 diapositivas, y el ponente tiene que dedicar exactamente 20 segundos a cada una.

    • Quices 5% (Kahoot)

  • 3er corte 30%

    • Examen final 10% - 30 de Noviembre

    • Proyecto 20% - 5 y 7 Diciembre

        • Sustentación de proyecto (Presentación y Demostración, máximo 10 minunos) - 5 y 7 Diciembre

        • Artículo y póster (PDF usando LaTeX y formato LNCS. Sugerencia: Plantilla LNCS en Overleaf) - 5 Diciembre

Propuestas de proyectos (Usar Anylogic, NetLogo o VenSim)

    • Apocalipsis Zombie: Simulación de una epidemia del Virus-T

    • Simular una epidemia de Zika

    • Simulación de una intersección vial con semaforos en doble sentido de algun cruce en Villavicencio

    • Simular el proceso de evacuación de edificios de la Universidad de los Llanos ante una emergencia

    • Simular el sistema de rutas de la Universidad de los Llanos para al menos dos rutas

    • Simulación de un restaurante de autoservicio tipo buffet

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. (Fifth Edition). Prentice-Hall, 2010.

  • 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. (Fifth Edition). McGraw-Hill Higher Education, 2010. [url]

Lecturas complementarias

  • [Isaacson 2014] Walter Isaacson. Los innovadores: Los genios que inventaron el futuro. DEBATE, 2014. 608 págs. ISBN 9788499924663 [amazon][youtube][reseña]

  • [Penrose 1991] Penrose, Roger, La Nueva Mente del Emperador, Mondadori, 1991, ISBN 84-397-1786-5. [pdf] [amazon]

  • [Clarke 1968] Arthur C. Clarke. 2001: A Space Odyssey. 1968. Editorial Hutchinson, New American Library. ISBN: 0-453-00269-2. [amazon]

Recursos

Software

Notas