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Lic. Patricia Rodríguez

Un modelo es un objeto real o abstracto, cuyas características corresponden parcialmente con las de otro objeto.

La relación de correspondencia entre el objeto real y el modelo debe ser al menos parcialmente reversible y debe permitir la traducción de algunas propiedades del modelo a la realidad

◦ Icónico.◦Analógico.◦Grafico.◦ Simbólico. ◦Matemáticos.◦Descriptivo. ◦Normativo.

Objetos reales que representan la forma espacial del objeto a modelar

Son objetos reales, que en la correspondencia con el objeto a modelar se establece sus comportamientos, es decir, en la forma como reaccionan ante determinadas acciones que se ejercen sobre ellos. Fenómenos Físicos.

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Disco

CPU

Pantalla

Teclado Ratón

Modelo Gráfico

En los modelos gráficos, mediante gráficos se representan aspectos de un objeto. Estructura y Comportamiento

Objeto

Modelos que representan aspectos de un objeto mediante símbolos y su correspondiente interpretación.

0 1 0 1

0 00 0

0 0 0

0

1

1

1 11

321

0

1

3

0

Matriz de incidencia

1 2

3

Estructura de sistema

Modelo físico, conceptual o matemático que describe situaciones.

Seguirán las lluvias por 24 horas más

Las autoridades informaron que el mal tiempo en Caracas seguirá al menos por 24 horas más. Se sugiere a la ciudadanía tomar las precauciones necesarias.

Es un modelo que se basa en como se deben tomar las decisiones para quienes las toman

Ley

VacíoBoletointroducido Paso Libre

BoletoDevuelto

Pasa Persona

Boleto Boleto OK

Boleto no válido

Retira Boleto

Modelo gráfico para representar el comportamiento de un objeto

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Entre el modelo y el objeto que representa, se establece una correspondencia, partes o propiedades, que en términos matemáticos decimos homomorfismo o isomorfismo, si es una relación 1 a 1 o 1 a muchos, es decir un aspecto del modelo corresponde a uno o muchos del objeto.

Una variable es un elemento de una fórmula, proposición o algoritmo que puede adquirir o ser sustituido por un valor cualquiera. Los valores que una variable es capaz de recibir pueden estar definidos dentro de un rango.

V = e/t

El significado de la variable lo asigna el usuario, las variables anteriores se leen como velocidad, espacio y tiempo solamente si previamente le fue asignado ese significado.

Valores numéricos específicos usados como coeficientes en expresiones algebraicas y como números en fórmulas o ecuaciones

Ejemplos:

Área del círculo = 3,141516 * r2

Vf = Vi + t*9,8 m/seg2

Parámetro es condición variable a la que se asignan unos valores determinados y fijos. En informática puede ser cualquier condición para el desarrollo de un programa, que modifica su forma de funcionar,

Nota final = Peso1*NotaP1 + Peso2*NotaP2 + Peso3 * NotaP3 + Peso4 * Práctica.

Peso (n) = Peso asignado a las respectivas evaluaciones

Un conjunto de variables que para esa situaciónposeen un nivel de valor y un grado de ocurrencia.En otra posición esas variables pueden tener otronivel de impacto diferente o diferente probabilidadde ocurrencia (estadística simple, puede ser alto obajo).

Podemos definir tres ámbitos de utilidad de los modelos:

� Aprender / Entender

� Implementar en un ordenador

� Tomar decisiones

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� En primer lugar hay que destacar que laexperiencia demuestra que el principalbeneficio en la generación de un modelo es elentendimiento que el modelador adquiere delcomportamiento de la realidad.

� Es habitual que para desarrollar un modelo setenga que acceder a información a la quenunca se le habría prestado atención.

� Una vez construido el modelo, se puede utilizarsu ejecución para conocer como el sistemaactúa y reacciona.

� La automatización de procesos exige la modelización previa.

� Si se desea gestionar la información que genera una empresa, gestión de recursos humanos

� Del mismo modo la utilidad de los modelos de Programación de Producción

� Los modelos construidos permiten mediante su resolución ayudar a la toma de decisiones generando decisiones al problema que optimizan un objetivo establecido.

� Asimismo pueden ser utilizados para evaluar el impacto de tomar decisiones, antes de tomarlas, y de este modo elegir la que más se ajuste a la solución.

Existen múltiples tipos de modelos (y por tanto de procesos de modelización) pero se pueden extraer algunos principios generales útiles en cualquier caso:

◦ Modela Simple. Piensa Complicado

◦ Ve poco a poco

◦ Usa metáforas, analogías y similitudes

◦ No caigas presa de los datos

◦ Modelizar es como explorar

� Al modelar se puede tener la tendencia de trasladar toda la complejidad de la realidad al modelo

� Es usual encontrar modelos muy complicados, con cientos de componentes

� Principio básico: "piensa primero lo que quieres conseguir. Modela si hace falta. Piensa sobre lo que has conseguido"

� Antes de comenzar el proceso de modelado se debería responder a la pregunta: "¿para qué quiero el modelo?" de un modo concreto.

� Es habitual observar que se pretendeconstruir un modelo considerando todos losaspectos simultáneamente. La ciencia y losmodelos también avanzan paso a paso.

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� Si nos hacemos la pregunta "¿a qué velocidad cae una gota de lluvia desde una nube a 2000 metros de altura?" debemos comenzar aplicando cinemática básica.

� Si no nos satisface el resultado ,nos plantearemos la existencia de conceptos como rozamiento, formas de la gota, existencia de corrientes de aire, aceleraciones de coriolis. etc. hasta que nuestro modelo nos responda la pregunta de un modo suficientemente aproximado.

� Del mismo modo, intentar construir un modelo completo desde el principio, nos puede llevar a que al intentar dibujar las hojas en los árboles, nos olvidemos de que lo que queríamos pintar era el bosque.

� "En general los modelos generales ygrandiosos que tratan de incorporarlo todono son útiles

� Estos modelos son muy difíciles de validar, deinterpretar, de calibrar estadísticamente yexplicarlo

� Es preferible tener un conjunto de modelossimples que un gran modelo complicado

� Más que quedarnos restringidos por la realidad como la vemos, es interesante abordarla, en incluso modelarla desde otros puntos de vista.

� El abandonar la realidad puede simplificar el problema o representarlo de un modo más sencillo

� Un fallo común a la hora de plantear un modelo esretrasar el comienzo del modelado hasta que sedisponga de los datos

� El planteamiento debe ser el contrario, el modelodebe requerir datos, no los datos conformar elmodelo

� El analista debe desarrollar las líneas básicas sobreel modelo y una vez hecho esto, debiera definirsela estructura de datos necesarios.

Tipos de DatosTipos de DatosTipos de DatosTipos de Datos

� Datos que aportan información preliminar y contextual, permitirán generar el modelo.

� Datos que recogeremos para definir el modelo.

� Datos que permiten evaluar la bondad del modelo.

Es muy importante que los datos del segundo y eltercer tipo sean distintos, porque en caso contrarioel modelo no se habrá realmente validado.

� Dado que un modelo es el resultado de intentarrepresentar parte de la realidad para tomardecisiones, implementar o entender, se puedepensar que el proceso de modelar es un procesolineal.

� Sin embargo, la experiencia demuestra que en elproceso de modelar hay muchas vueltas atrás,cambios de dirección o cambios de perspectiva,etc.

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1. El contexto del problema

2. La estructura del modelo

3. La realización del modelo

4. La validación del modelo

5. Implementación del modelo

Identifique las constantes, parámetros y variables en el texto siguiente.

Pasaje 1. Se efectúa en la sala comedor de la casa durante la mañana con dosactores; madre y servicio preparando la sala y conversando sobre la reuniónde la noche. Por la ventana entra un sol radiante y se siente mucho calor.Pasaje 2. Se efectúa en la sala comedor durante la noche con diez actores;madre, padre, hijo y siete invitados; todos comparten celebrando lagraduación del hijo de Licenciado en Computación. Por la ventana se observaoscuridad y se siente un clima agradable.Pasaje 3. Se efectúa en la sala comedor de la casa durante el amanecer contres actores; madre, padre e hijo recogiendo la sala y comentando sobre loagradable de la reunión. Por la ventana se observa el amanecer y se siente unclima frío.

Variable Constante Parámetro

Pasaje 1 Madre, Servicio

Sala comedor Calor

Pasaje 2 Madre, Padre y siete invitados

Sala comedor Oscuridad y ambiente agradable.

Pasaje 3 Madre, padre e hijo

Sala comedor Amanecer y un clima frío.

Los modelos se construyen para representar, conocer(estudiar) o predecir propiedades del objeto real. Larepresentación simplificada permite cambiar lascondiciones de estudio de forma favorable:

• eliminando o simplificando componentes• variando las escalas espacial o temporal• variando las condiciones de entorno(escenario)• evitando la actuación sobre el objeto real

Existen varios tipos de error inherentes al proceso de modelación:

• Por la selección de componentes (reducción de complejidad delsistema)• Error de generalización (la simplificación en la representación de loselementos): el trazado de una carretera se simplifica más o menos enfunción de la escala y no se conservan algunas propiedades (p. ej.sinuosidad)• Error por propagación (la consecuencia de generar resultados apartir de datos imprecisos)

Los errores anteriores no pueden eliminarse pero sí reducirse (incluyendouna mayor cantidad de componentes con un incremento de complejidady/o seleccionando y midiendo mejor los componentes críticos)