Diagrama de flujo de las etapas de simulación.
Descripción cada una de las
etapas.
Formulación del modelo
Una
vez que están definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del
estudio, el siguiente paso es definir y construir el modelo con el cual se
obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es necesario
definir todas las variables que forman parte de él, sus relaciones lógicas y
los diagramas de flujo que describan en forma completa al modelo.
Definición del sistema
Para
tener una definición precisa del sistema que se desea simular, es necesario
hacer primeramente un análisis del mismo, con el fin de determinar la
interacción del sistema con otros sistemas, las restricciones del sistema, las
variables que interactúan dentro del sistema y sus interrelaciones, las medidas
de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los
resultados que se esperan obtener del estudio.
Colección de datos
Es
posible
que la facilidad de obtención de algunos datos o la dificultad de conseguir
otros, pueda influenciar el desarrollo formulación del modelo. Por
consiguiente, es muy importante que se definan con claridad y exactitud los
datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.
Normalmente, la información requerida por un modelo se puede obtener de
registros contables, de órdenes de trabajo, de órdenes de compra, de opiniones
de expertos y si no hay otro remedio por experimentación.
Implementación
del modelo en la computadora
Con
el
modelo definido, el siguiente paso es decir si se utiliza algún lenguaje de
propósito general, como Basic, Pascal, C/C++, Visual Basic, Visual C++, C#,
Java, o Delphi, etc. o software de propósito particular para procesarlo en la
computadora y obtener los resultado resultados deseados.
Validación
Una
de
las principales etapas de un estudio de simulación es la validación. A través
de esta es posible detallar deficiencias en la formulación del modelo. Las
formas más comunes de validar un modelo son: la opinión de expertos sobre los
resultados de la simulación, la exactitud con que se predicen datos históricos,
la precisión en la predicción del futuro, la comprobación de falla del modelo
de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de
simulación.
Experimentación
La
experimentación
con el modelo se realiza después de que ha sido
validado. La experimentación consiste en generar los datos deseados y en
realizar análisis de sensibilidad de los índices requeridos.
Interpretación
En
esta
etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y
basándose en esto se toma una decisión. La
computadora en si no toma la decisión, sino que la información que proporciona
ayuda a tomar mejores decisiones y por consiguiente a sistemáticamente obtener
mejores resultados.
Documentación
Dos
tipos
de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de
simulación. La primera se refiere a la documentación
de tipo técnico, es decir, a la documentación que el departamento de
procesamiento de Datos debe tener del modelo. La segunda se refiere al manual
del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo
desarrollado, a través de una computadora.
Descripción de los factores a
considerar para el desarrollo de la simulación
1. Generación de variables aleatorias no uniformes
Si
el
modelo de simulación es estocástico, la simulación debe ser capaz de generar
variables aleatorias no uniformes de distribuciones de probabilidad teóricas o
empíricas. Lo anterior puede obtenerse si se cuenta
con un generador de números uniformes y una función que transforme estos
números en valores de la distribución de probabilidad deseada. A este respecto, se han
desarrollado una gran cantidad de generadores para las distribuciones más
comunes como; la distribución
normal, exponencial, Poisson, Erlang, Binomial, Gamma, Beta, F, t,.
2. Lenguaje
de programación
Las
primeras
etapas de un estudio de simulación se refieren a la definición del sistema
a ser modelado y al descripción del
sistema en términos de relaciones lógicas de sus variables y diagramas de
flujo. Sin embargo, llega el momento de
describir el modelo en un lenguaje que sea aceptado por la computadora que va
utilizar (compatible). En esta etapa se tienen dos cursos de acción a seguir si
no se tiene nada de software de simulación, que son: desarrollar el software
requerido, o comprar software (lenguaje de programación de propósito especial).
Para esta alternativa es necesario analizar y evaluar varios paquetes de
simulación antes de tomar la decisión final.
3.Condiciones iniciales.
La
mayoría
de los modelos de simulación estocástica se corren con la idea de estudiar al
sistema en una situación de estado estable. Sin embargo, la mayor parte de
estos modelos presentan en su etapa inicial estados transigentes los cuales no
son típicos del estado estable. Por consiguiente es necesario establecer
claramente las alternativas o cursos de acción que existen para resolver este
problema. Algunos autores piensan que la forma de atacar este problema
sería a través de:
•Usar
un tiempo de corrida suficientemente grande de modo que los períodos transientes
sean relativamente insignificantes con respecto a la condición de estado
estable.
•Excluir
una parte apropiada de la parte inicial de la corrida.
•Utilizar
simulación
regenerativa.
Basado
en la experiencia, de las tres alternativas presentadas, la que presenta menos
desventajas es el uso de simulación regenerativa. Las otras alternativas
presentan las desventajas de ser prohibitivamente excesivas en costo.
4.Tamaño
de la muestra.
Uno
de
los factores principales a considerar en un estudio de simulación es el tamaño
de la muestra (número de corridas en la computadora). La
selección de un tamaño de muestra apropiado que asegure un nivel deseado de
precisión y a la vez minimice el costo de operación del modelo, es un problema
algo difícil pero muy importante. Puesto que la información proporcionada por
el experimento de simulación sería la base para decidir con respecto a la
operación del sistema real. Esta información deberá ser tan exacta y precisa
como sea posible o al menos el grado de imprecisión presente en la información
proporcionada por el modelo debe ser conocida. Por
consiguiente, es necesario que un análisis estadístico se a realizado para
determinar el tamaño de la muestra requerido.
El tamaño de la muestra puede obtenerse de dos maneras:
•Previa
e independientemente de la operación del modelo.
•Durante
la operación del modelo basado en los resultados arrojados por el mismo. Para
la última alternativa se utiliza la técnica estadística de intervalos de
confianza.
5.Diseño
de experimentos
El
diseño
de experimentos es un tópico cuya relevancia en experimentos en estudios de
simulación ha sido
reconocida, pero raramente aplicada. El diseño de experimentos en estudios de simulación puede ser varios
tipos,
dependiendo de los propósitos específicos que se hayan planteado. Existen
diferentes formas de análisis
que pueden ser utilizados. Entre los más
comunes e importantes, se pueden mencionar los siguientes:
•Comparación
de las medias y varianzas de las alternativas analizadas.
•Determinación
de la importancia y el efecto de diferentes variables en los resultados de la
simulación.
•Búsqueda
de los valores óptimos de un conjunto de variables.
Pasos del proyecto de simulación
Referencias
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