Modelado y simulación - Introducción
Modellinges el proceso de representar un modelo que incluye su construcción y funcionamiento. Este modelo es similar a un sistema real, lo que ayuda al analista a predecir el efecto de los cambios en el sistema. En otras palabras, modelar es crear un modelo que representa un sistema incluyendo sus propiedades. Es un acto de construir un modelo.
Simulationde un sistema es la operación de un modelo en términos de tiempo o espacio, que ayuda a analizar el desempeño de un sistema existente o propuesto. En otras palabras, la simulación es el proceso de utilizar un modelo para estudiar el rendimiento de un sistema. Es un acto de usar un modelo para la simulación.
Historia de la simulación
La perspectiva histórica de la simulación se enumera en orden cronológico.
1940 - Un método llamado 'Monte Carlo' fue desarrollado por investigadores (John von Neumann, Stanislaw Ulan, Edward Teller, Herman Kahn) y físicos que trabajaban en un proyecto de Manhattan para estudiar la dispersión de neutrones.
1960 - Se desarrollaron los primeros lenguajes de simulación de propósito especial, como SIMSCRIPT de Harry Markowitz en RAND Corporation.
1970 - Durante este período, se inició la investigación sobre los fundamentos matemáticos de la simulación.
1980 - Durante este período, se desarrollaron software de simulación basado en PC, interfaces gráficas de usuario y programación orientada a objetos.
1990 - Durante este período, se desarrollaron simulación basada en la web, elegantes gráficos animados, optimización basada en simulación, métodos de Monte Carlo de cadena de Markov.
Desarrollo de modelos de simulación
Los modelos de simulación constan de los siguientes componentes: entidades del sistema, variables de entrada, medidas de rendimiento y relaciones funcionales. Los siguientes son los pasos para desarrollar un modelo de simulación.
Step 1 - Identificar el problema con un sistema existente o establecer los requisitos de un sistema propuesto.
Step 2 - Diseñar el problema teniendo en cuenta los factores y limitaciones del sistema existente.
Step 3 - Recoger y empezar a procesar los datos del sistema, observando su desempeño y resultado.
Step 4 - Desarrollar el modelo mediante diagramas de red y verificarlo mediante diversas técnicas de verificación.
Step 5 - Validar el modelo comparando su desempeño en diversas condiciones con el sistema real.
Step 6 - Crear un documento del modelo para uso futuro, que incluya objetivos, supuestos, variables de entrada y desempeño en detalle.
Step 7 - Seleccione un diseño experimental apropiado según los requisitos.
Step 8 - Inducir condiciones experimentales en el modelo y observar el resultado.
Realización de análisis de simulación
Los siguientes son los pasos para realizar un análisis de simulación.
Step 1 - Preparar un enunciado del problema.
Step 2- Elija variables de entrada y cree entidades para el proceso de simulación. Hay dos tipos de variables: variables de decisión y variables incontrolables. Las variables de decisión son controladas por el programador, mientras que las variables incontrolables son las variables aleatorias.
Step 3 - Crear restricciones sobre las variables de decisión asignándolas al proceso de simulación.
Step 4 - Determinar las variables de salida.
Step 5 - Recopile datos del sistema de la vida real para ingresarlos en la simulación.
Step 6 - Desarrollar un diagrama de flujo que muestre el progreso del proceso de simulación.
Step 7 - Elija un software de simulación adecuado para ejecutar el modelo.
Step 8 - Verificar el modelo de simulación comparando su resultado con el sistema en tiempo real.
Step 9 - Realizar un experimento en el modelo cambiando los valores de las variables para encontrar la mejor solución.
Step 10 - Finalmente, aplique estos resultados en el sistema de tiempo real.
Modelado y simulación ─ Ventajas
Las siguientes son las ventajas de usar Modelado y Simulación:
Easy to understand - Permite comprender cómo funciona realmente el sistema sin trabajar en sistemas en tiempo real.
Easy to test - Permite realizar cambios en el sistema y su efecto en la salida sin trabajar en sistemas en tiempo real.
Easy to upgrade - Permite determinar los requisitos del sistema aplicando diferentes configuraciones.
Easy to identifying constraints - Permite realizar análisis de cuellos de botella que ocasionan retrasos en el proceso de trabajo, información, etc.
Easy to diagnose problems- Ciertos sistemas son tan complejos que no es fácil comprender su interacción a la vez. Sin embargo, Modelado y Simulación permite comprender todas las interacciones y analizar su efecto. Además, se pueden explorar nuevas políticas, operaciones y procedimientos sin afectar el sistema real.
Modelado y simulación ─ Desventajas
Las siguientes son las desventajas de usar Modelado y Simulación:
Diseñar un modelo es un arte que requiere conocimientos de dominio, formación y experiencia.
Las operaciones se realizan en el sistema utilizando un número aleatorio, por lo que es difícil predecir el resultado.
La simulación requiere mano de obra y es un proceso que requiere mucho tiempo.
Los resultados de la simulación son difíciles de traducir. Requiere que los expertos lo comprendan.
El proceso de simulación es caro.
Modelado y simulación: áreas de aplicación
El modelado y la simulación se puede aplicar a las siguientes áreas: aplicaciones militares, capacitación y soporte, diseño de semiconductores, telecomunicaciones, diseños y presentaciones de ingeniería civil y modelos de comercio electrónico.
Además, se utiliza para estudiar la estructura interna de un sistema complejo como el biológico. Se utiliza mientras se optimiza el diseño del sistema, como el algoritmo de enrutamiento, la línea de montaje, etc. Se utiliza para probar nuevos diseños y políticas. Se utiliza para verificar soluciones analíticas.