Simulación Computacional - 602904

Objetivos

    • General

    • Entender el concepto de simulación.

    • Específicos

      • Entender el concepto de simulación de eventos discretos.

Metodología

    • xxxxx

Contenido

Simulación para analizar modelos estocásticos

    • Introducción a la Simulación [Ross13] Chap1

      • Fundamentos de Probabilidad [Ross13] Chap. 2

    • Números aleatorios [Ross13] Chap. 3

    • Generación de Variables Aleatorias [Rios00] Cap. 3, [Rios08] Cap. 3

        • Generación de Variables Aleatorias Discretas [Ross99] Cap. 4, [Rios08] Sec. 3.3

        • Generación de Variables Aleatorias Continuas [Ross99] Cap. 5, [Rios08] Sec. 3.2

    • Simulación de Eventos Discretos [Ross99] Cap. 6, [Ross13] Chap. 7, [Rios00] Cap. 4, [Rios08] Cap. 5

    • Análisis estadístico de datos simulados [Ross99] Cap. 7, [Ross13] Chap. 8

    • Técnicas de reducción de la varianza [Ross99] Cap. 8, [Ross13] Chap. 9, [Rios00] Cap. 8, [Rios08], Cap. 9

      • Técnicas de validación estadística [Ross99] Cap. 8, [Ross13] Chap. 11

Simulación de Sistemas Dinámicos

      • xxx

Registro de curso: Formulario de Inscripción

Programación

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Fecha

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Febrero 15

Febrero 20

Febrero 22

Febrero 27

Marzo 1

Marzo 6

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Marzo 13

Marzo 15

Marzo 20

Marzo 22

Marzo 27

Marzo 29

Abril 3

Abril 5

Abril 10

Abril 12

Abril 17

Abril 19

Abril 24

Abril 26

Mayo 1

Mayo 3

Mayo 8

Mayo 10

Mayo 15

Mayo 17

Mayo 22

Mayo 24

Mayo 29

Mayo 31

Junio 5

Junio 7

Junio 12

Junio 14

Junio 15

Junio 19

Junio 21

Junio 26

Junio 28

Julio 3

Julio 5

Tema

Presentación del curso [slides]

Introducción a la Simulación Computacional [slides]

Ejemplo Simulación Monte Carlo y método numérico para integración numérica.

Repaso de Probabilidad [Cap 2, Ross99]

Números aleatorios. [slides]

Generadores de números pseudoaletorios (MidSquare y Congruencial Mixto).

Lectura complementaria: [Mancilla00]

No hubo clase por anormalidad académica

No hubo clase por anormalidad académica

No hubo clase por anormalidad académica

No hubo clase por anormalidad académica

Generación de distribución de probabilidad, concepto de media y varianza.

Simulación: Probabilidad, Estadística, Histograma

Generación de variables aleatorias discretas. Método de la transformada inversa

Lectura: [Isaacson14] Cap. 1 y 3

Ejemplo uso de generación de números pseudoaleatorios para calcular el el valor de pi

Festivo

Números aleatorios. Uso de números aleatorios para evaluar integrales [Ross99]

1er Parcial

Entregas

T1: Comparar Simulación de Monte Carlo y método numérico del Trapecio (Implementarlo en Python en un Notebook de Jupyter)

T3: Implementación de generadores de números pseudoaleatorios (MidSquare, Congruencial Mixto)

T2: Ejercicios 1, 3, 5, 6, 8, 9, 11, 19 (Cap 2, Ross99)

T4: Implementar método de la inversión para generación de variables aleatorias discretas

T5: Calcular y graficar pi/4 [Ejemplo 3a. Cap 3. Ross99, Ross13]

T6: Ejercicios 1 - 6 (Cap3, Ross99) en Notebook de Jupyter (IPython)

T7: Generación de v.a. discretas

1. Implementar el método para la generación de v.a. Poisson (Sec. 4.2, Ross99)

2. Implementar el método para la generación de v.a. Binomiales (Sec. 4.3, Ross99)

3. Implementar la técnica de aceptación y rechazo para la generación de v.a. Discretas (Sec. 4.4, Ross99)

4. Implementar el método de composición para la generación de v.a. Discretas (Sec. 4.4, Ross99)

5. Ejercicios 1, 3, 4, 7 (Cap. 4, Ross99)

T8: Taller de implementación de contrastes de uniformidad y aleatoriedad (Ver Notebook ).

Borrador propuesta de proyecto

T9: Simulación de un sistema simple de colas con una entrada y un servidor, donde las llegadas son los números de clientes en una unidad de tiempo con distribución Exponencial con parámetro \lambda y numero de clientes atendidos por unidad de tiempo del servidor con distribución normal con parámetros \mu, \sigma. Para calcular tiempos promedios de los clientes en cola, en el servidor y en el sistema.

T10: Implementar una red de colas de un Centro de Diagnóstico Automotriz que emiten la revisión técnico-mecánica [Sec. 5.5.2 Ross08]

T11: Tutorial SimPy in 10 minutes en Notebook de Jupyter (IPython)

T12: Taller de Caso de uso de eventos discretos: Bank Renege

T13: Taller de Netlogo. Implementar colonia de hormigas para encontrar la ruta óptima.

Generación de Variables aleatorias discretas. [slides]

Generación de v.a. Poisson, Generación de v.a. Binomiales, La técnica de aceptación y rechazo, Método de composición

Introducción Test para números aleatorios. I

Presentación | Notebook

Semana Santa

Semana Santa

Avance I Proyecto - PechaKucha

1er Parcial

Propuestas de proyectos de semestre de Simulación Computacional

Presentación

Festivo

Introducción a simulación de eventos discretos: Ejemplo sistema simple de colas

2do Parcial

Avance I Proyecto - PechaKucha

Avance II Proyecto - Poster

Calamidad domestica

Calamidad domestica

Simulación por medio de eventos discretos

Presentación

2do Parcial

Introducción a SimPy (http://simpy.readthedocs.io/en/latest/index.html)

http://simpy.readthedocs.io/en/latest/simpy_intro/index.html

Festivo

(Fin de Clases)

Sustentación (Presentación y Demo) - Artículo Científico del Proyecto

Simulación Basada en Agentes

Presentación

Exámen Final

Avance II Proyecto - Poster

Fabio González. Guía para la construcción de un poster. 2004

2do Parcial

Practica de Modelado y Simulación - Universidad Central - Bogotá

Festivo

(Fin de Clases)

Festivo

Sustentación (Presentación y Demo) - Artículo Científico del Proyecto

Calificación Compañeros

Festivo

Examen Final

Solución Examen Final - Notebook

(Entrega de Notas)

Google Spreadsheet

Horario de clases

  • Lunes y Miércoles de 8 am a 10 am (Sala MCA Edificio Albert Einstein)

Lugar de atención a estudiantes

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

Evaluación

    • 1er corte 30%

      • 1er Parcial 15% - Marzo 27 Abril 17

      • Taller(es) 10%

      • Quices 5%

    • 2do corte 30%

      • 2do Parcial 15% - Mayo 8 Mayo 24 Junio 5

      • Taller(es) 10%

      • Quices 5%

    • 3er corte 40%

      • Examén Final 15% - Junio 7 Junio 28

      • Proyecto 25%

        • Avance I 5% (PechaKucha) - Abril 17 Mayo 8

        • Avance II 5% (Poster) - Mayo 15 Mayo 31 Junio 12

        • Sustentación Proyecto (Presentación y Demo) 10% - Junio 5 Junio 28

        • Artículo 5% (LaTeX) - Junio 5 Junio 28

Bibliografía

    • [Rios08] RIOS, David, RIOS, Sixto, MARTÍN, Jacinto. Simulación, Métodos y aplicaciones. 2da Edición. Editorial Alfaomega, 2008 [url]

    • [Rios00] RIOS, David, RIOS, Sixto, MARTÍN, Jacinto. Simulación, Métodos y aplicaciones. Editorial Alfaomega, 2000

    • [Ross13] Ross, Sheldon.: Simulation, 5th ed. Academic Press, 2013

    • [Ross99] Ross, Sheldon.: Simulación, 2da Edición. Pearson Press, 1999

    • [Banks10] BANKS, Jerry, CARSON III, John S, NELSON, Barry. Discrete-Event System Simulation. (Fifth Edition). Prentice-Hall, 2010.

    • [Averill07] AVERILL M, Law, KELTON, W. David. Simulation Modeling and Analysis. 4th ed. Editorial Mc. Graw-Hill; 2007.

    • [Coss93] COSS, Raul. Simulación: un enfoque práctico. Editorial Limusa, 1993.

    • [Banks98] Jerry Banks, “Handbook of Simulation: Principles, Methodology, Advances, Applications, and Practice”, John Wiley & Sons, Inc., 1998.

MOOCs

Conferencias, charlas, etc.

Otros Recursos

Software de simulación:

  • Palabos - Open-source CFD solver based on the lattice Boltzmann method: http://www.palabos.org/

Lecturas complementarias

  • [Isaacson14] Walter Isaacson. Los innovadores: Los genios que inventaron el futuro. DEBATE, 2014. 608 págs. ISBN 9788499924663 [amazon][youtube][reseña]

Películas recomendadas

Notas