Simulación Computacional - 602904
Objetivos
General
Proporcionar a los estudiantes los conocimientos de conceptos, metodología y técnicas de Simulación de Eventos Discretos, para generación de variables aleatorias y modelar e implementar sistemas de lineas de espera y evaluar su confiabilidad. Además, el estudiante estará capacitado para realizar experimentos con el modelo diseñado del sistema e interpretar los resultados obtenidos.
Específicos
Entender la definición, conceptos de modelado y estructuras de modelado para de simulación de eventos discretos.
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 curso utiliza elementos multimedia como Videos y Animaciones.
La sesiones teóricas utilizan recursos de computación interactiva.
El estudiante debe trabajar en forma independiente tantas horas como horas presenciales requiere el curso.
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 el lenguaje de programación Python usando Jupyter 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
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
Registro de curso: Formulario de Inscripción
Programación
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 1er Piso FCBI
Centro de Investigaciones 4to Piso FCBI
Laboratorio Grupo GITECX Edif. Leonardo da Vinci
Evaluación
1er corte 30%
1er Parcial 15%
Taller 5%
Avance I Proyecto 5%
Quices 5%
2do corte 30%
2do Parcial 15%
Taller 5%
Avance II Proyecto 5%
Quices 5%
3er corte 40%
Examén Final 15%
Taller 5%
Quices 5%
Proyecto 15%
Proyecto (Presentación PechaKucha y Demo) 10%
Artículo 5% (LaTeX)
Bibliografía
[Rios08] RIOS, David, RIOS, Sixto, MARTÍN, Jacinto. Simulación, Métodos y aplicaciones. 2da Edición. Editorial Alfaomega, 2008 [url]
[Law03] Law, Averill M. How to conduct a successful simulation study. Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference. S. Chick, P. J. Sánchez, D. Ferrin, and D. J. Morrice, eds. (2003) [pdf]
[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
Coursera - Simulation and modeling of natural processes: https://es.coursera.org/learn/modeling-simulation-natural-processes
edX - A Hands-on Introduction to Engineering Simulations (ANSYS): https://www.edx.org/es/course/a-hands-on-introduction-to-engineering-simulations
Coursera - The Finite Element Method for Problems in Physics: https://www.coursera.org/learn/finite-element-method
Coursera - Fundamentals of Fluid Power: https://www.coursera.org/learn/fluid-power
Coursera - Fundamentals of Fluid-Solid Interactions: https://www.coursera.org/learn/fluid-solid-interaction
Conferencias, charlas, etc.
Videolectures: http://videolectures.net/site/search/?q=simulation
Otros Recursos
Tutoriales LaTeX en Overleaf (Inglés):
https://www.overleaf.com/latex/learn/free-online-introduction-to-latex-part-1#.WKxKzhIrKRs
https://www.overleaf.com/latex/learn/free-online-introduction-to-latex-part-2#.WKxLFhIrKRs
https://www.overleaf.com/latex/learn/free-online-introduction-to-latex-part-3#.WKxLKhIrKRs
Aprender Python (Libro): http://www.diveintopython3.net/
Tutorial de Python en línea: http://www.learnpython.org/
Curso de Python en Coursera: https://es.coursera.org/learn/python
Documentación Python: https://docs.python.org/
Matplotlib - 2D and 3D Plotting in IPython: http://jeffskinnerbox.me/notebooks/matplotlib-2d-and-3d-plotting-in-ipython.html
IDE Python en línea: https://repl.it/languages/python3
Tutorial Git: http://blog.santiagobasulto.com.ar/programacion/2011/11/27/tutorial-de-git-en-espanol.html
Sublime text 3: http://www.sublimetext.com/3
Descargar Anaconda: http://continuum.io/downloads
Notebook viewer online - Para compartir Notebooks de IPython o Jupyter: http://nbviewer.ipython.org/
Anaconda Python IDE con Sublime text 3: http://damnwidget.github.io/anaconda/
Sublime 3 como IDE para Python: https://realpython.com/blog/python/setting-up-sublime-text-3-for-full-stack-python-development/
Tutorial Markdown: http://www.markdown-tutorial.com/
Software de simulación:
Comercial
AnyLogic - A general purpose multimethod modeling tool. Wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/AnyLogic, URL: https://www.anylogic.com/
ProModel - A discrete-event simulation tool that also allows modeling of continuous processes: https://www.promodel.com/ [download]
GAMA
Powersim
StartLogo
SIMIO
SIMUL8
Repast
Flexsim
MASON
NetLogo
Palabos - Open-source CFD solver based on the lattice Boltzmann method: http://www.palabos.org/
HEC-RAS is a computer program that models the hydraulics of water flow through natural rivers and other channels: http://www.hec.usace.army.mil/software/hec-ras/
Open Source:
ddd
Software de métodos numéricos o afines:
SfePy - Simple Finite Elements in Python: http://sfepy.org/doc-devel/index.html
FreeFem++: http://www.freefem.org/
Lecturas complementarias
[Mancilla00] Alfonso Manuel Mancilla Herrera. Números aleatorios. Historia, teoría y aplicaciones. Ingeniería y Desarrollo 2000, (8) URL: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=85200804
[Isaacson14] Walter Isaacson. Los innovadores: Los genios que inventaron el futuro. DEBATE, 2014. 608 págs. ISBN 9788499924663 [amazon][youtube][reseña]
Películas recomendadas
Hidden Figures (Talentos Ocultos): https://www.youtube.com/watch?v=Q_BZrkilZAw
The Imitation Game (El Código Enigma): https://www.youtube.com/watch?v=694Gt_c4X7w
Social Network (Red Social): https://www.youtube.com/watch?v=TQAGdBecBuk
Agora (Ágora): https://www.youtube.com/watch?v=VV0WjQeb0fI
Documentales recomendados
Lo and Behold: Reveries of the Connected World (He aquí las ensoñaciones de un mundo conectado): https://www.youtube.com/watch?v=Zc1tZ8JsZvg [wiki][imdb]
Notas