{"id":694,"date":"2015-09-15T23:47:15","date_gmt":"2015-09-16T05:47:15","guid":{"rendered":"http:\/\/agiltools.com\/blogsp\/?page_id=694"},"modified":"2015-10-14T22:47:06","modified_gmt":"2015-10-15T04:47:06","slug":"principios","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/agiltools.com\/blogsp\/simulacion\/principios\/","title":{"rendered":"Principios de la simulaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<div id=\"dslc-theme-content\"><div id=\"dslc-theme-content-inner\"><h2>Definiciones<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Modelo:<\/strong> Representaci\u00f3n f\u00edsica, matem\u00e1tica o l\u00f3gica de un sistema y\/o sus componentes<\/li>\n<li><strong>Simulaci\u00f3n:<\/strong> Interaci\u00f3n de los componentes de un modelo en el tiempo<\/li>\n<li><strong>Experimento:<\/strong> Ejecuci\u00f3n \u00fanica de una simulaci\u00f3n. M\u00faltiples repeticiones de un experimento son necesarios para realizar un proyecto\u00a0completo de simulaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Entidad:<\/strong> Elemento f\u00edsico que representa cualquier elemento simulado (recurso humano, veh\u00edculo, paquete, cliente, etc.). Una entidad es a lo que se refieren los procesos durante la simulaci\u00f3n es decir si la entidad es una caja, los elementos l\u00f3gicos del modelo\u00a0se referir\u00e1n a esta caja para la toma de decisiones y la alocaci\u00f3n de actividades.<\/li>\n<li><strong>Agente:<\/strong>\u00a0Entidad\u00a0a la cu\u00e1l se le puede asignar autonom\u00eda para la toma de decisiones. Los agentes son preferidos frente a las entidades pues permiten\u00a0modelar situaciones m\u00e1s complejas.<\/li>\n<li><strong>Estado:<\/strong> Situaci\u00f3n de una entidad y\/o agente en un momento espec\u00edfico de la simulaci\u00f3n, incluyendo atributos, posici\u00f3n, etc.<\/li>\n<li><strong>Evento:<\/strong> Ocurrencia durante la simulaci\u00f3n. Cada ocurrencia incluyendo llegadas, partidas,\u00a0cambios de estado,\u00a0conexiones, etc., son un evento y se registran durante la simulaci\u00f3n.\u00a0Los eventos son los momentos elementales a partir de los cuales se articula la simulaci\u00f3n y se llega al resultado final. Las decisiones\u00a0tomadas artificialmente durante el experimento, son provocadas (disparadas) por los eventos, de ah\u00ed su el nombre de la simulaci\u00f3n de eventos discretos.<\/li>\n<li>Proceso L\u00f3gico:<\/li>\n<li><strong>Par\u00e1metro:<\/strong> Atributo\u00a0inicial de cada entidad y\/o agente<\/li>\n<li><strong>Variable<\/strong>: Atributo y\/o estado de entidades y\/o agentes que varian a lo largo de la simulaci\u00f3n.\u00a0Es importante entender la diferencia entre par\u00e1metros y simulaci\u00f3n pues pese a que ambos pueden ser usados de manera similar, existe una carga computacional mayor cuando se usan par\u00e1metros por ende es mejor usarlos solo al inicio de la simulaci\u00f3n cuando se definen entidades y\/o agentes.<\/li>\n<li><strong>Semilla:<\/strong> Se conoce en ingl\u00e9s como seed y es el valor de base para la generaci\u00f3n de n\u00fameros aleat\u00f3rios. Usualmente la semilla es aleatoria en cada experimento lo que asegura la variabilidad en cada simulaci\u00f3n, sin embargo si la semilla se fija es posible generar ex\u00e1ctamente el mismo resultado una y otra vez, lo cu\u00e1l resulta muy \u00fatil en la etapa de validaci\u00f3n y calibraci\u00f3n del modelo.<\/li>\n<li><strong>Reloj de Simulaci\u00f3n:<\/strong> Tiempo total de la simulaci\u00f3n. No siempre se utiliza pues tambi\u00e9n\u00a0se utilizan condiciones l\u00f3gicas para detener el experimento.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Diferencia entre Modelaci\u00f3n y Simulaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Es com\u00fan encontrar confusiones entre estos dos t\u00e9rminos en todos los \u00e1mbitos. La modelaci\u00f3n es indispensable para poder simular pues modelar significa definir de manera l\u00f3gica el sistema a representar. Modelar implica\u00a0definir en m\u00faltiples niveles de abstracci\u00f3n el sistema objeto del estudio, incluyendo\u00a0el paradigma de simulaci\u00f3n, el alcance del proyecto y los objetivos. A continuaci\u00f3n se definen\u00a0las entidades y\/o agentes, los estados\u00a0y\u00a0el proceso l\u00f3gico. Adicionalmente la modelaci\u00f3n puede ser acompa\u00f1ada de planos, diagramas, gr\u00e1ficas, etc.<\/p>\n<p>Una vez definido el modelo es necesario definir el mecanismo requerido para la simulaci\u00f3n (anal\u00edtica o computacional), las herramients incluyendo el software si necesario, y finalmente construir la simulaci\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Cuando Simular y Cuando No<\/h2>\n<p>Cu\u00e1ndo NO<\/p>\n<ul>\n<li>Cuando no se tiene el conocimiento y\/o las herramientas requeridas<\/li>\n<li>Cuando el problema se puede resolver m\u00e1s f\u00e1cilmente de manera anal\u00edtica (ver curva de la complejidad a continuaci\u00f3n)<\/li>\n<li>Cuando es demasiado costosa la simulaci\u00f3n<\/li>\n<li>Cuando el tiempo de construcci\u00f3n y validaci\u00f3n del modelo es\u00a0mayor que el requerido<\/li>\n<li>Cuando no se tienen datos de las observaciones y no hay supuestos de\u00a0los cu\u00e1les partir<\/li>\n<\/ul>\n<p>Cu\u00e1ndo SI<\/p>\n<ul>\n<li>Todos los dem\u00e1s casos<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Curva de la Complejidad<\/h2>\n<p>El principio b\u00e1sico detr\u00e1s de la simulaci\u00f3n es la estad\u00edstica con lo cu\u00e1l es posible resolver virtualmente cualquier situaci\u00f3n con solo el uso de\u00a0soluciones anal\u00edticas incluyendo la generaci\u00f3n de variables aleatorias, la teor\u00eda de colas y los procesos estoc\u00e1sticos, sin embargo estas soluciones requieren de m\u00faltiples ecuaciones y largos procesos iterativos hasta llegar a un resultado final. Cuando el tama\u00f1o del problema a modelar es relativamente bajo es\u00a0posible que la soluci\u00f3n anal\u00edtica sea m\u00e1s sencilla que la computacional (ver tutoriales 1 y 2). Cuando el tama\u00f1o del problema es mayor, las soluciones anal\u00edticas son extremadamente complejas y r\u00edgidas por tanto el enfoque computacional es recomendable (ver tutoriales 3 en adelante).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/agiltools.com\/blogsp\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/Complejidad.png\"><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter size-full wp-image-710\" src=\"http:\/\/agiltools.com\/blogsp\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/Complejidad.png\" alt=\"Complejidad\" width=\"596\" height=\"334\" srcset=\"https:\/\/agiltools.com\/blogsp\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/Complejidad.png 596w, https:\/\/agiltools.com\/blogsp\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/Complejidad-300x168.png 300w\" sizes=\"(max-width: 596px) 100vw, 596px\" \/><\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Etapas para un proyecto de\u00a0simulaci\u00f3n<\/h2>\n<ol>\n<li>Definici\u00f3n general del sistema<\/li>\n<li>Alcance del proyecto<\/li>\n<li>Recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n (proceso,\u00a0bases de datos, planos, reglas l\u00f3gicas, etc.)<\/li>\n<li>Modelizaci\u00f3n<\/li>\n<li>Validaci\u00f3n del modelo<\/li>\n<li>Simulaci\u00f3n<\/li>\n<li>Ajuste y calibraci\u00f3n<\/li>\n<li>Experimentaci\u00f3n<\/li>\n<li>An\u00e1lisis de resultados<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Principios de\u00a0Pritsker sobre Modelizaci\u00f3n y Simulaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Alan Pritsker fue no de los pioneros de la modelizaci\u00f3n y simulaci\u00f3n (ver <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Alan_Pritsker\" target=\"_blank\">link<\/a>), considerado uno de los padres de la simulaci\u00f3n de eventos discretos. Basado en su gran experiencia, Pritsker formul\u00f3los siguientes principios sobre la modelizaci\u00f3n:<\/p>\n<ol>\n<li>La conceptualizaci\u00f3n de un modelo requiere de conocimiento del sistema, juicio de ingenier\u00eda y herramientas de construcci\u00f3n de modelos<\/li>\n<li>El secreto para ser un buen modelador es la capacidad de remodelar (todo modelo construido es err\u00f3neo la primera vez!)<\/li>\n<li>El proceso de modelado es evolutivo porque el acto de modelado revela informaci\u00f3n importante a cada etapa (el proceso de modelado es un proceso de aprendizaje)<\/li>\n<li>La definici\u00f3n\u00a0del problema es el elemento de control primario en la resoluci\u00f3n basada en modelizaci\u00f3n<\/li>\n<li>Cuando el sistema requiere combinar\u00a0paradigmas el modelo continuo debe ser considerado antes que los dem\u00e1s<\/li>\n<li>Un modelo debe ser evaluado de acuerdo con su utilidad. Desde el punto de vista absoluto, un modelo no es ni bueno ni malo. (Un modelo es bueno si se le ayuda a aprender y entender las cosas)<\/li>\n<li>El prop\u00f3sito de los modelos de simulaci\u00f3n es el conocimiento y la comprensi\u00f3n, no la construcci\u00f3n de modelos en si.<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Software de simulaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Existen m\u00faltiples software de simulaci\u00f3n, algunos gen\u00e9ricos y otros especializados en paradigmas y\/o aplicaciones espec\u00edficas.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n\u00a0haremos una revisi\u00f3n de algunos software seleccionados reconocidos por su popularidad profesional y acad\u00e9mica (<strong><a href=\"http:\/\/agiltools.com\/blogsp\/simulacion\/software\/\">link<\/a><\/strong>)<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Adicionalmente, en el siguiente <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/List_of_computer_simulation_software\" target=\"_blank\">link <\/a>de Wikipedia usted puede usted consultar una lista extensa de simuladores\u00a0de todo tipo.<\/p>\n<div class=\"sharedaddy sd-sharing-enabled\"><div class=\"robots-nocontent sd-block sd-social sd-social-icon-text sd-sharing\"><div class=\"sd-content\"><ul><li class=\"share-twitter\"><a rel=\"nofollow noopener noreferrer\" data-shared=\"sharing-twitter-694\" class=\"share-twitter sd-button share-icon\" href=\"https:\/\/agiltools.com\/blogsp\/simulacion\/principios\/?share=twitter\" target=\"_blank\" title=\"Click to share on Twitter\"><span>Twitter<\/span><\/a><\/li><li class=\"share-facebook\"><a rel=\"nofollow noopener noreferrer\" data-shared=\"sharing-facebook-694\" class=\"share-facebook sd-button share-icon\" href=\"https:\/\/agiltools.com\/blogsp\/simulacion\/principios\/?share=facebook\" target=\"_blank\" title=\"Click to share on Facebook\"><span>Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"share-end\"><\/li><\/ul><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Definiciones Modelo: Representaci\u00f3n f\u00edsica, matem\u00e1tica o l\u00f3gica de un sistema y\/o sus componentes Simulaci\u00f3n: Interaci\u00f3n de los componentes de un modelo en el tiempo Experimento: Ejecuci\u00f3n \u00fanica de una simulaci\u00f3n. M\u00faltiples repeticiones de un experimento son necesarios para realizar un proyecto\u00a0completo de simulaci\u00f3n. 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