Simulación y Modelos

La enseñanza de la simulación como técnica de la Investigación Operativa pone de relieve la utilización de un método científico como apoyo para la toma de decisiones en problemas complejos de la realidad.
El curso se orienta a desarrollar aspectos teóricos y aplicaciones que permitan responder a cuestiones tales como la generación de números aleatorios; la programación en softs orientados a eventos discretos ( SANDIE, GPSS-PC, MODSIM II, orientado a objetos y SIMNET, entre otros); el diseño estadístico y el análisis de los resultados; y las aplicaciones a varios campos a través del estudio de casos.

Pre-requisitos

Como pre-requisito, se requiere tener el cursado de la materia Probabilidad y Estadística

PROGRAMA SINTETICO:

1. ELEMENTOS DE SIMULACION EN COMPUTADORES
2. GENERADORES DE NUMEROS ALEATORIOS
3. MODELIZACION DE LOS PROCESOS DE ENTRADA
4. INTRODUCCION AL LENGUAJE DE SIMULACION GPSS-PC
5. ANALISIS ESTADISTICO DE LOS RESULTADOS

PROGRAMA ANALITICO

1. ELEMENTOS DE SIMULACION EN COMPUTADORES

Importancia de la simulación en Investigación Operativa. Ventajas y desventajas de la simulación. Implementación computacional de simulaciones. Simulación manual empleando tablas de números aleatorios. Etapas en la elaboración de un modelo de Simulación. Resolución analítica de modelos de filas de espera; programación del modelo (M/M/1):(FIFO/µ/µ) en un lenguaje no orientado simulación; y resolución mediante el paquete de programas SANDIE. Características de los lenguajes de simulación.

2. GENERADORES DE NUMEROS ALEATORIOS

Números pseudoaleatorios generados por métodos congruenciales lineales. Generación de variables aleatorias. Utilización de rutinas del paquete GENTSTPC para obtener números pseudoaleatorios y realizar pruebas empíricas de aleatoriedad.

3. MODELIZACION DE LOS PROCESOS DE ENTRADA

Modelización de procesos de entrada. Definición de variables y recolección de datos. Distribuciones estadísticas más usuales en Simulación. Selección y ejecución de una distribución adecuada a los datos. Uso del paquete @RISK. Prueba de bondad de ajuste para distribuciones discretas y continuas: Chi cuadrado y Kolmogorov-Smirnov.

4. INTRODUCCION AL LENGUAJE DE SIMULACION GPSS-PC

Introducción al lenguaje GPSS-PC. Entidades y Bloques GPSS-PC. Las instrucciones Generate, Terminate, Seize, Release, Queue, Advance, Start, End. Movimientos de una transacción. Cadenas. Números aleatorios en GPSS-PC. Instrucciones de control: Reset, Rmult y Clear. Funciones GPSS discretas y continuas. Atributos numéricos estándar. SNAs en Facilities, Queues, Storages, Blocks, Transactions y Clock. Savevalues. Instrucción Initial. Savevalue Block. Instrucción Table y Tabulate Block. Bloques Test y Loop.
Programas con aplicaciones a simulaciones sencillas de casos del mundo real.

5. ANALISIS ESTADISTICO DE LOS RESULTADOS

Simulaciones con terminaciones. Intervalos de confianza.Simulaciones en estado estacionario.
Minimización del sesgo inicial en diseño de un experimento de simulación. Método de las repeticiones independientes.Técnica de la media por lotes. Reducción de la varianza usando variables aleatorias antitéticas.Verificación y validación de simulaciones. Comparación de dos o más sistemas alternativos Análisis ANOVA. Aplicaciones.

Se prevé un total de ocho horas de clases por semana, entre teoría y práctica, incluyendo el uso de microcomputadoras y paquetes de programas específicos disponibles en la Facultad, para la ejecución de las simulaciones y el análisis estadístico de resultados.

Se obtendrá el cursado mediante la aprobación de una evaluación teórica-práctica, con su respectivo examen recuperatorio; y la aprobación de un trabajo sobre un caso real de simulación.

Prof. Angel A. Olmos

Contacto: aolmos@uncoma.edu.ar

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