Simulación por computadora: lenguajes, usos y análisis

Utilizando Computadoras para Simular

• Apoyo de paquetes para lenguajes de propósito general:
  • Subrutinas para procesos, registros, avance de tiempo, Ampliamente distribuido, ampliamente modificado
• Planillas:
  • Generalmente modelos estáticos (solo modelos dinámicos muy simples), Escenarios financieros, muestras de distribución, SQC
• Lenguajes de Simulación:
  • GPSS, SLX, SIMAN; Populares, algunos todavía en uso; Curva de aprendizaje para características, uso efectivo, sintaxis
• Simuladores de Alto Nivel:
  • Muy fáciles, interfaz gráfica; De dominio restringido (manufactura, comunicaciones)

¿Qué se pide de un lenguaje?

• Estructura jerárquica:
  • Múltiples niveles de modelación, Mezcla de diferentes niveles de modelación juntos en el mismo modelo; A menudo, comenzar alto y luego bajar tanto como se requiera
• Facilidad de uso del simulador sin tener que sacrificar la flexibilidad del modelo

Cuando se utiliza la simulación:

• El uso de la simulación ha evolucionado con el software
• Primeros años (1950s – 1960s): Herramienta muy cara y especializada
• Requería grandes computadores y entrenamiento especial
• Años formativos (1970s – comienzos 1980s): Computadores se hicieron más rápidos y baratos; Valor de la simulación más ampliamente reconocido
• Pasado reciente (fines 1980s – mediados 2000s): Más amplia aceptación en mayor cantidad de áreas – Aplicaciones de manufactura tradicional – Servicios – Salud – “Procesos de negocios” Mayoritariamente aún en grandes compañías

Presente: Llega a ser una herramienta estándar, Control en tiempo real

Futuro: Compartir redes de datas en tiempo real, Mejor reusabilidad de modelos y toma de decisiones

Opciones de análisis:

• Teoría de colas: Popular, modelo simple: M/M/1
• Problemas: validez, estimación de promedios, rango de tiempo (time frame)

Simulación Mecanizada:

• Operaciones individuales (arrivals, service times) ocurrirán exactamente como en la realidad
• Movimientos, cambios ocurren en momentos “precisos”, y en el orden correcto
• Diferentes piezas interactúan
• Instalar “observadores” para obtener las medidas de rendimiento de salida (output performance measures)
• Concretar, aproximación de análisis de “fuerza-bruta
• Nada misterioso: (Pero con mucho detalle, archivo)

Componentes de un Modelo de Simulación:

• Entidades:
  • Se crean, mueven alrededor, y salen (quizás), (Usualmente representan cosas “reales”), (Pueden crearse entidades falsas para modelar “trucos”), (Generalmente se tienen múltiples realizaciones flotando alrededor), (Se puede tener diferentes tipos de entidades en forma concurrente)
• Atributos:
  • Características de todas las entidades: describen, diferencian, (Todas las entidades tienen los mismos atributos “espacios” pero valores diferentes para entidades diferentes), (El valor atributo está unido a una entidad en específico)
• Variables:
  • Reflejan una característica del modelo completo, no de entidades en especifico, (Nombre, valor que tiene una sola versión para todo el modelo), (Entidades pueden acceder, cambiar variables)
• Recursos:
  • Por lo que las entidades compiten: Gente, equipo, espacio, (Se debe pensar que los recursos son asignados a una entidad, más que una entidad “pertenece” a un recurso), (Número de unidades de un recurso pueden ser modificados durante la simulación)
• Colas:
  • Lugar en donde las entidades deben esperar cuando no se pueden mover o continuar, (Asigne nombre, a menudo amarrados al correspondiente recurso), (Generalmente se debe observar el largo de una cola, y el tiempo de espera en ella)
• Estadística de acumulación:
  • Variables que “ven” lo que está sucediendo, (Depende de las medidas deseadas de la performance de salida), (Muchas son automáticas, pero algunas deben establecerse y mantenerse durante la simulación)
• Acumuladores estadísticos para sistemas de procesamiento simple: (Numero de partes