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 registro

Programación

Google Spreadsheet

Horario de clases

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

Lugar de atención a estudiantes

    • Sala de Profesores 1 - 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%

      • Exposición Software de Simulación 5%

      • Quices 5%

    • 2do corte 30%

      • 2do Parcial 15%

      • Taller 5%

      • Avance Proyecto 5%

      • Quices 5%

    • 3er corte 40%

      • Examén Final 15%

    • Quices 5%

      • Proyecto 20%

        • Sustentación del Proyecto (Presentación PechaKucha y Video Demo en YouTube) 15%

        • 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.

Bibliografía en Biblioteca Unillanos

    • [Rios] RIOS, David, RIOS, Sixto, MARTÍN, Jacinto. Simulación, Métodos y aplicaciones. Editorial Alfaomega. Código de barras: 54660, Signatura: 511.8 S45a

    • [Pazos] PAZOS Arias, José Juan; SUAREZ González, Andrés; DÍAZ Redondo, Rebeca P. Teoría de Colas y Simulación de Eventos Discretos. Pearson Educación. Código de barras:54628, Signatura: 519.82 P348

MOOCs SImulation

MOOCs Related

Conferencias, charlas, etc.

Wikipedia

Otros Recursos

Software de simulación de eventos discretos:

Comercial

    • AnyLogic - A general purpose multimethod modeling tool. Wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/AnyLogic, URL: https://www.anylogic.com/

    • Arena (software) - A discrete event simulation program that also allows modeling of continuous processes.

    • Care pathway simulator - A discrete event simulation program specifically designed for service industries e.g. healthcare.

    • Enterprise Dynamics - A simulation software platform to model and analyze virtually any manufacturing, material handling and logistics challenge.

    • ExtendSim - A general purpose simulation software package.

    • DELMIA - Part of the 3DEXPERIENCE platform of Dassault Systems

    • Flexsim - A discrete event simulation software with a drag-and-drop interface for modeling simulations in 3D.

    • GoldSim - Combines system dynamics with aspects of discrete event simulation, embedded in a Monte Carlo framework.

    • GPSS - A discrete event simulation language. Different implementations are available through vendors.

    • Micro Saint Sharp - A general purpose discrete event modeling tool that uses a drag and drop interface and the C# programming language.

    • MS4 Modeling Environment - A general purpose DEVS methodology based software environment for discrete event and hybrid models.

    • Plant Simulation - Software that enables the simulation and optimization of production systems and processes.

    • Simcad Pro - Discrete event simulation software. On-The-Fly model changes while the simulation is running. Visual interface with no coding environment. Includes VR and Physics engine.

    • SimEvents - Adds discrete event simulation to the MATLAB/Simulink environment.

    • SIMUL8 - Object-based simulation software

    • VisualSim - Model-based system architecture exploration of electronics, embedded software and semiconductors based on timing, power consumption and functionality

    • WITNESS - Discrete event simulation with VR available on desktop and cloud

Open Source:

  • CPN Tools - A tool to analyze logistics/queuing models in all types of applications.

    • DESMO-J - A framework for discrete-event simulation in Java, supporting hybrid event/process models and providing animation in 2D and 3D.

  • Facsimile - A discrete-event simulation/emulation library.

  • PowerDEVS - An integrated tool for hybrid systems modeling and simulation based on the DEVS formalism.

  • Ptolemy II - A software framework supporting experimentation with actor-oriented design.

  • SIM.JS - SIM.JS is a general-purpose Discrete Event Simulation library written entirely in JavaScript. Runs in browser and a GUI-based modeling tool is supported.

  • SimPy - SimPy is a process-based discrete-event simulation framework based on standard Python.

  • Simula - A programming language designed specifically for simulation.

  • SystemC - A set of C++ classes and macros which provide an event-driven simulation kernel.

Otros software de simulación:

Comercial

Software de métodos numéricos o afines:

Lecturas complementarias

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

Películas recomendadas

Documentales recomendados

Notas