Antecedentes Generales

Resumen

En este curso los alumnos aprenden a construir modelos de simulación de eventos discretos para sistemas reales y conceptuales, usando planilla de cálculo, lenguajes de programación de propósito general, y lenguajes de simulación. Las clases teóricas se enfocan al desarrollo de modelos estocásticos para describir situaciones que evolucionan en el tiempo de forma aleatoria, y al estudio de las propiedades del sistema modelado empleando métodos estadísticos. En talleres y actividades grupales se practica el diseño, análisis e interpretación de los resultados de experimentos de simulación en computador.

Objetivos de Aprendizaje

Al cursar esta asignatura el alumno será capaz de:

• Desarrollar modelos conceptuales para problemas de análisis cuantitativo, identificando objetivos, el sistema a representar, el nivel de de detalle requerido y las medidas de efectividad necesarias para el análisis de los objetivos
• Construir modelos de simulación de eventos discretos para representar sistemas de interés usando un lenguaje de simulación y/o un lenguaje de propósito general
• Identificar modelos probabilísticos adecuados para representar los fenómenos aleatorios relevantes de un sistema y alimentar un modelo de simulación
• Analizar las salidas del simulador con un enfoque científico y empleando métodos estadísticos, de tal manera de cuantificar los objetivos del problema bajo estudio

Contenidos de Asignatura

Unidad 1:   Introducción (2 sesiones)

• Conceptos fundamentales
• Aleatoriedad en un sistema de colas
• Ventajas y desventajas de usar simulación
• Un poco de historia

Unidad 2:   Procesos Estocásticos (8 sesiones)

• Definiciones y ejemplos
• Proceso Poisson (estacionario y no estacionario)
• Cadenas de Markov de tiempo continuo
• Teoría de Colas.

Unidad 3:   Simulación de Eventos Discretos (4 sesiones)

• Definición
• Enfoques de modelamiento: orientación al evento v/s orientación al proceso
• Organización de un modelo de simulación orientado al evento: modelamiento lógico matemático
• Aplicación al sistema M/M/1 y a un sistema de inventario (S, s, R)
• Simulación manual
• Software de simulación

Unidad 4:   Modelamiento de sistemas usando ARENA (6 sesiones)

• Módulos de los paneles Basic Process y Advanced Process, variables predefinidas
• Módulos de los paneles Advanced Transfer, Blocks y Elements (opcional)
• Modelamiento lógico, estadísticas definidas por el usuario, estructura de eventos en Arena
• Animaciones básicas (opcional)

Unidad 5:   Conceptos estadísticos y otros aspectos de un estudio de simulación (6 sesiones)

• Etapas de un estudio de simulación
• Análisis de datos de entradas y generación de números aleatorios
• Diseño experimental y análisis de resultados