Postgrado de Investigación de Operaciones

MODELOS DE SIMULACION

CÓDIGO: 8080730

N° DE UNIDADES: Tres (3)

TIPO DE ASIGNATURA: Obligatoria para Especialización y Electiva para Maestría

OBJETIVOS GENERALES.-

Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de: Aplicar técnicas de creación de modelos computarizados, análisis de datos de entrada y análisis de resultados para generar alternativas que ayuden a tomar decisiones que mejoren el desempeño de procesos productivos.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS.-

Al finalizar este curso el estudiante estará en capacidad de:

• Identificar componentes de modelos de simulación de eventos discretos.
• Identificar los pasos de un proyecto de simulación.
• Analizar datos de entrada.
• Interpretar problemas de sistemas reales para su conversión en modelos computarizados que contribuyan a su análisis y solución.
• Analizar los resultados de posibles decisiones sobre el sistema simulado.
• Reconocer los elementos necesarios para especificar requerimientos de un proyecto de simulación.

RESÚMEN DE CONTENIDOS.-

Tema 1: Los modelos de simulación como herramientas en el proceso de toma de decisiones. Clasificación de los modelos. Aplicaciones de los modelos de simulación de eventos discretos. Ventajas y desventajas de la simulación. Etapas de un estudio de simulación. Visión o enfoque de los lenguajes de simulación.

Tema 2: Análisis de resultados: informes. Variables de decisión y variables de resultados. Ejemplo manual. Cómo comenzar y terminar una simulación. Simulación manual de eventos discretos. Variables de cambio discreto, contadores y variables acumulativas.

Tema 3: La aleatoriedad en la simulación. Corrientes de números aleatorios. Cómo tomar muestras de distribuciones de datos. Construcción de modelos: cómo asignar atributos a las entidades, cómo ramificar el flujo de entidades. Análisis de resultados de más de una replicación. Cómo determinar el número de repeticiones.

Tema 4: Análisis de entradas y salidas de simulación: Hipótesis y ajustes para distribuciones de entrada. Estimación de parámetros. Régimen permanente y transitorio. Análisis estadístico para la finalización de una simulación y para parámetros de régimen permanente.

Tema 5: Lenguajes de simulación. Lenguajes orientados a eventos. Lenguajes orientados a procesos. El lenguaje de simulación Arena.

Tema 6: Aplicaciones de simulación (casos de estudio: sistema de colas de un solo servidor, sistema de colas de varios servidores, sistema de inventario).

Tema 7: Análisis de resultados para un sistema: comportamiento transitorio y comportamiento de estado estable de un proceso estocástico. Análisis estadístico de simulaciones a término. Análisis estadístico de simulaciones de estado estable.

Tema 8: Comparación de diferentes configuraciones para un sistema: Intervalos de confianza para la diferencia en las respuestas de dos sistemas, intervalos de confianza para la comparación de más de dos sistemas.

Tema 9: Técnicas de reducción de la varianza.

Tema 10: Optimización en simulación.