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LENGUAJES DE SIMULACION

En nuestros días, la simulación va íntimamente unida a la informáticay no se puede concebir separada de ésta. Dado que la simulación se basa encómputos numéricos, obliga a la utilización de ordenadores digitales y esto haproducido muchos lenguajes de programación para realizar simulaciones.

Existe1\? tipos de ordenadores que pueden ser utilizadas en la simula-ción de modelos.que son:

- Ordenadores digitales.

- Ordenadores analógicos.

- Ordenadores híbridos.

Los ordenadores digitales son los más utilizados, y en los últimos añoshan tenido un importante desarrollo. Su característica más definitiva, es que notrabajan considerando los sistemas en forma continua, sino que los resuelvendiscretizando las funciones que lo componen.

Los ordenadores analógicos, basan su técnica de funcionamiento en laanalogía entre ciertos sistemas y los sistemas formados por circuítos eléctricoscon resistencias, capacitancias e inductancias. Por su misma naturaleza, estosordenadores trabajan considerando los sistemas continuos, y pueden adaptarsepara simular fenómenos económicos que puedan representarse con estructurasexpresadas mediante ecuaciones en diferencias o ecuaciones diferenciales.

Los ordenadores híbrido s, como se deduce de su denominación,utilizan circuítos de uno y otro tipo, lo cual les da una mayor flexibilidad paraadaptarse a muchos tipos de problemas.

Una vez visto esto, resta decir que nosotros nos vamos a referirexclusivamente a lenguajes para ordenadores digitales, porque son los que másse utilizan en los estudios de simulación por su fácil disponibilidad y por suhabitual uso. Y ello porque, aunque para los ordenadores, analógicos e híbridos,pueden llegar a adaptarse a los modelos económicos transfonnándolos asistemas de ecuaciones continuas, se choca con los inconvenientes de la falta deflexibilidad de estos ordenadores, lo que restringe su aplicación a casos muy

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tipificados. De ello se deduce como consecuencia que, aunque sea posibleutilizarías en algunos casos, lo normal es que no se haga, trabajando en su lugarcon ordenadores digitales.

Pues bien, cuando se nos plantee el estudio de la simulación de unarealidad, hay que afrontar el problema de describir primero el sistema, despuésel modelo de dicho sistema y por último las operaciones a realizar en un lenguajeque entiende el ordenador. La mayoría de los ordenadores digitales utilizan unlenguaje numérico binario, octal o hexadecimal, llamado lenguaje básico demáquina. El 'introducir en el ordenador los datos y las instrucciones en estelenguaje es un proceso muy complicado; de ahí surgió la necesidad de crear otroslenguajes mas manejables para escribir los programas.

Los lenguajes de programación se pueden definir como conjuntos desímbolos reconocibles por un ordenador, de los cuales se sirve el programadorpara dar instrucciones e introducir datos referentes a las operaciones que desearealizar. El primer paso de estos lenguajes, en el proceso de un programa en elordenador es precisamente el traducirlo a lenguaje básico de máquina.

El lenguaje básico de máquina es el lenguaje de más bajo nivel, por serun lenguaje directo. Nunca se utiliza para programar los modelos. Un lenguajeensamblador, consta de una serie de símbolos mnemotécnicos, que correspon-den al lenguaje de funcionamiento de la máquina y que son traducidos por unprograma ensamblador. Existe una gran variedad de estos lenguajes, en los quese busca (por medio de la utilización de "etiquetas" y sentencias que designanoperaciones, definen variables y almacenan datos), facilitar el trabajo de .programación, al no tener que saber ni recordar con que valores del lenguajebásico se han almacenado datos y operaciones. Normalmente, un lenguajeensamblador sólo es válido para un determinado tipo de ordenadores.

Un lenguaje compilador, es un lenguaje a más alto nivel que elensamblador y que necesita, por su complejidad y distanciamiento del lenguajebásico "demáquina, de una primera traducción a un lenguaje ensamblador pormedio de un compilador. Un lenguaje de este tipo, lleva sentencias que tienencierto significado en inglés, por lo que resulta más fácil de entender a la hora deprogramar con él, posee macroinstrucciones que reducen el esfuerzo y el tiempode programación, así como, disminuye las posibilidades de error al reducir elnúmero de sentencias del programa.

Un compilador es un dispositivo independiente. La compilación serealiza por medio de un programa compilador que traduce el programa a ~lenguaje ensamblador, o bien directamente a lengriaje básico de máquina.

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Los lenguajes de alto nivel tienen, pues, la misión de presentar unvoabulario y una sintaxis que expresan el programa como una secuencia desentencias e instrucciones con cierto sentido, que lo hace más identificable conel planteamiento del problema en lenguaje vulgar.

Tanto los lenguajes generales, como los lenguajes especiales de simu-lación, son lenguajes compiladores, a ello nos referimos a continuación.

1. LENGUAJES GENERALES DE SIMULACION

Entre los lenguajes generales de alto nivel, los más utilizados son elFORTRAN, COBOL, ALGOL, PASCAL, BASIC, PL/I etc. A pesar de la grandisponibilidad de lenguajes de simulación, tanto generales como específicos 008

veremos más adelante), muchas aplicaciones se realizan sin utilizar éstos y porcontra se utiliza FORTRAN, debido a que es un lenguaje de propósito generalmás conocido y muy asequible para programar una extensa gama de problemas.Si hay que buscar la "semilla" del árbol genealógico de los lenguajes, el cual haestado creciendo de una manera espectacular en los últimos treinta años, laencontraremos en FORTRAN. Esta palabra está formada por las sílabas inicialesde FORmula TRANslation, es decir "traducción de fórmula". y esto fué lo quehizo que el FORTRAN ganara adeptos rápidamente: para un científico inmersoen cálculos matemáticos, el pasar de escribir una expresión en términos cabalís-ticos a hacerlo tal y como la veía escrita suponía una ventaja incuestionable.

FORTRAN es fruto de la evolución natural de la historia de lainformática. Después de la utilización del código máquina y del lenguajeensamblador, el siguiente paso a dar tenía que consistir en un lenguaje de altonivel, con el que la tarea de programación pasara a ser un oficio, en vez de un artecomo venía siendo hasta entonces.

Aunque posteriormente se empezó a considerar a los ordenadorescomo potentes herramientas para gestionar grandes volúmenes de información,en un primer momento se les enfocó hacia actividades púramente científicas y"devoradoras de números". La consecuencia de este punto de vista, fue unlenguaje fuertemente orientado hacia estos aspectos.

La idea de que era necesario algo parecido al FORTRAN estaba yapresente en el año 1949, cuando apareció el SHORT-CODE, creado por el Dr.

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Mandy para Univac. Con la misma idea surgió el SPEED-CODING de Backusen 1953, esta vez para IBM. Fué el propio Backus quien en 1954 comenzó eldesarrollodel lenguaje FORTRAN (también en IBM) cuyo primer manual vióla luz en 1956. En los años en que se centra nuestra historia no estaba desarrolladaaún la llamada ''Teoría formal de lenguajes", que es uno de los mejores ejemplosde la repercusión en el terreno práctico de divagaciones teóricas. Con esta teoría,un reducido grupo de personas pueden desarrollar un compilador libre de erroresen un 99% en unas pocas semanas. A partir de este momento, la forma de trabajarconsistía en esperar a que los usuarios del compilador detectaran los errores y loscomunicaran a IBM. Todos los errores eran catalogados y una vez que se teníanun gran número de ellos se lanzaba al mercado una nueva versión del compiladorcon los errores corregidos y con nuevas sentencias y mejoras en el lenguaje.

De esta forma se llegó en el año 1962 al FORTRAN IV (cuarta versióndel original). A partir de aquí la "Teoría formal de lenguajes" empezó a dar susfrutos y la experiencia ganada en el diseño de compiladores hicieron que seabandonara esta forma caótica de trabajar.

En la actualidad, podemos encontrar las versiones FORTRAN 77 oFORTRAN 80 para ordenadores personales. Sus principales atractivos residen,en la facilidad. para manejar expresiones matemáticas complejas y en suvelocidad de ejecución; ambas propiedades lo hacen conveniente para su uso enaplicaciones científicas, en las que el volumen de cálculo es la principalcaracterística.

El FORTRAN aunque hoy en día es superado, en determinadosaspectos, por lenguajes como el Pascal o por algunas versiones avanzadas delBasic, sin embargo, tiene todavía importancia por la gran cantidad de subrutinasescritas en FORTRAN que hay en las librerías de subprogramas de los grandesordenadores. De esta forma, si se conoce un poco de FORTRAN se pueden hacerprogramas interesantes tan sólo a base de acceder a dicha biblioteca, de estafacilidad se valen determinados lenguajes específicos de simulación.

2. LENGUAJES ESPECIFICOS DE SIMULACION

Como ha quedado patente, la simulación se puede efectuar de diversasmaneras y puede ser válido la utilización de cualquier lenguaje general de altonivel, pero el uso de un lenguaje especialmente diseñado para hacer simula-ciones, va a permitir. disponer de facilidades adicionales, como un conjunto deconceptos de modelado que se utilizan para describir el sistema y un sistema de

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programación que convierte lo descrito en programa de ordenador para queejecute la simulación, lo cual no obliga a realizar una programación detallada.Los lenguajes especiales están adaptados para resolver ciertos tipos particularesde problemas de simulación.

Los lenguajes especiales de simulación surgieron alrededor de los años60. El proceso que llevó a la creación de estos lenguajes fue la presentaciónreiterada de modelos en cierto modo similares, lo que daba lugar a situacionessemejantes en las construcciones de los programas, este hecho fuéobservado porlos programadores y dió pie aque se quisieran aplicar, programas ya hechos paraciertos modelos de simulación, a otros modelos. Una vez iniciado este camino,el incremento en el número, variedad y complejidad de los sistemas de simula-ción ha motivado el desarrollo de lenguajes con características especialmenteadaptadas a determinados problemas de simulación. Como es lógico pensar. elnivel de estos lenguajes es superior al de otros lenguajes compiladores generales.como el FORTRAN. etc., y su aplicación no es posible a cualquier tipo deproblemas. pues su misma adaptación a los estudios de simulación les descartapara otros tipos de problemas.

Los lenguajes especiales de simulación, son además un compendio deprogramas o subrutinas que realizan operaciones parciales. lo cual obliga aestructurar el modelo según la filosofía de cada lenguaje en particular.

Las características generales comunes que se pueden encontrar en estoslenguajes, son las siguientes:

- Reducen el esfuerzo de programación.

- Proveen de una guía a nivel conceptual.

- Facilitan la construcción de la estructura del modelo definiendoclases y entidades dentro del sistema.

- Flexibilidad. sobre todo a la hora de realizar cambios en la estructuradel modelo.

- Permiten establecer características que diferencien las entidades dela misma clase.

- Describen las interrelaciones de las entidades entre sí y con su entornocomún.

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- Componen el número de entidades como condiciones separadas en elsistema.

Además de estas características, los lenguajes especiales de simulacióntienen ciertas funciones comunes que les diferencian de otros tipos de lenguajesde programación adaptados a otros campos, y estos son:

- Generación de números y variables aleatorias.

- Sistema de avance del tiempo.

- Registro de datos de salida .

.- Análisis de comportamiento estadístico en los datos registrados.

- Acondicionamiento de los resultados en formatos especificados.

- Capacidad de detectar errores e inconsistencias estipuladas.

- Determinan los tipos de sucesos. .

- Llaman a las subrutinas que ajustan el sistema al estado derivado delresultado del suceso.

- Identifican determinados estados y almacenan y presentan todo tipode datos que representen los distintos estados por los que ha pasado el sistema.

En resumen. todas estas características de los lenguajes especiales desimulación no son más que las ventajas que presentan estos frente alos lenguajesgenerales. En cuanto alos inconvenientes que presentan los lenguajes especialesde simulación, se centran en la reducida flexibilidad de los modelos que se venc?mo ajustados a unos cánones más rígidos, y en el mayor tiempo de compu-tación, así como en el tener que ajustarse al formatode salida requerido por ellenguaje.

En definitiva que los lenguajes específicos de simulación, como señalaG.Gordon (Gordon,86), ofrecen:

a) Una simplificación operativa, ya que tienen preprogramados unaserie de funciones que se necesitan en cualquier simulación.

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b) Una metodología que ayuda a la creación del modelo a partir de larealidad y a elaborar su versión informática.

Dentro de los lenguajes especiales de simulación, nosotros nos vamos acentrar en los de cambio discreto, que son los que suponen que en el sistema loscambios se producen en determinados momentos, y ello porque estos son los quemejor reflejan la naturaleza de los sistemas económicos, pero esto se puederealizar de diversas maneras, dependiendo, en definitiva, del que se utilice. Ellenguaje apropiado va a depender del tipo de simulación, así tendremos, que deacuerdo con las tres orientaciones que vimos para simulación de procesosdiscretos, se puede hablar de los siguientes lenguajes:

Para simulaciones orientadas al suceso. Estos lenguajes programan elmodelo defmiendo los cambios que ocurren en cada suceso. Destacan:

* SIMSCRIPT.* GASpn.*SIMCOM.*SIMPAC.*SIMAN.

Para simulaciones orientadas a la actividad. Estos describen las ac-tividades en las que las entidades se van a ver ocupadas. Destacan:

*CSL.* ESP.* FORSIM.* GSP.*MILITRAN.

Para simulaciones orientadas al proceso. Estos lenguajes programan elmodelo desde el punto de vista de la secuencia de procesos que realizarán lasentidades. Destacan:

* GPSS.* SIMULA.* SOL.*OPS.*.SIMAN.

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Una vez visto los distintos lenguajes especiales de simulación, pasemosa ver algunas características de los que, a nuestro juicio, han sido de mayorrelevancia y utilidad:

. El GPSS (General Purpose Systems Simulator) (Herscovitch,65), es unlenguaje de simulación. diseñado por mM para sus ordenadores 7040/44, 7090/44 y 360. Para la programación en GPSS no se necesita tener conocimientos deprogramación, aunque su simplicidad produce cierta rigidez. GPSS es unlenguaje de diagrama de bloques, cada uno de los cuales representa una accióndeterminada. Pues bien, se deben describir las actividades del sistema entérminos de esos tipos básicos de bloques. El diagrama de bloques establece lasecuencia de las actividades indicando como se. interconectanaquellos eindicando las condiciones para una selección entre caminos alternativos.

El SIMSCRIPT (Markowitz.éS), está basado en unos trabajos reali-zados en la General Electric, sobre el "General Electric Manufacturing Simula-tor", la RANO Corporation desarrolló este originalmente para ordenadores ffiM70911090. A diferencia del GPSS~ para la utilización del SIMSCRIPT serequieren conocimientos en programación con FORTRAN o ALGOL, pero estoa su vez, le permite la representación de estructuras de datos y la ejecución dereglas de decisión más complejas, y aunque tanto el GPSS como el SIMSCRIPTse pueden aplicar, por igual, a una gran diversidad de sistemas, el SIMSCRIPTen modelos complejos, puede producir un modelo más compacto que requieremenos espacio de memoria y se ejecutará con mayor rapidez.

El SIMULA (Meier,72), ha sido diseñado por el Norwegian Comput-ing Center como una extensión del lenguaje ALGOL. Un experimento desimulación queda especificado entonces en ALGOL, pero con la utilización delbloque SIMULA. La aportación del bloque SIMULA consiste en una gama deconceptos, como son: las "actividades"; los "procesos", que realizan actividades,y los "conjuntos", que englobanvarios procesos.

SIMAN (Dennis Pegden, 1986), representa un diseño completamentenuevo de un lenguaje de simulación basado en el lenguaje Fortran. Este lenguajecombina las características discreto-continuas para analizar los procesos desimulación de modelos de sistemas generales y además, sus pecualiares carac-terísticas le hacen particularmente adecuado para modelos de sistemas empre-sariales.

La estructura de modelización SIMAN distingue entre el modelo delsistema objeto de estudio y el marco experimental. En el modelo del sistema se

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establecen las características estáticas y dinámicas del sistema y en el marcoexperimental se defmen las condiciones experimentales bajo las cuales elmodelo ha sido creado para obtener los resultados. Con un mismo modelo sepueden realizar diferentes experimentos, alterando solamente las especifica-ciones del marco experimental, por lo que es fácil intuir las inmensas posibili-dades de trabajar con un sistema, con unas modificaciones relativamente fácilesde realizar.

Una vez construido el modelo y el marco experimental y ejecutada lasimulación de los mismos, con los datos obtenidos se pueden realizar diversosanálisis, tales como comprensión y truncamiento de datos, formalización ypresentación de histogramas, diagramas de barras, correlogramas, tablas, ete.,de acuerdo con las pretensiones que se tengan.

En el proceso de modelización de sistemas discretos en SIMAN sepueden utilizar dos orientaciones, la "orientación del proceso" y la "orientaciónde sucesos", en la primera el modelo se construye como una secuencia debloques, que representan procesos específicos y que es lo que se denomina"diagrama de bloques"; la segunda orientación se puede utilizar para aumentaro sustituir la composición del diagrama de bloques, para ello se dispone de unconjunto de subrutinas escritas en Fortran, para definir los cambios de estado quese produzcan.

La componente continua en SIMAN se modeliza codificando lasecuaciones algebráicas, en diferencias y diferenciales necesarias, en Fortrandentro de la subrutina correspondiente y SIMAN las resuelve automáticamentepara obtener las componentes del sistema.

No queremos finalizar este marco de referencia, sin antes apuntar lasimportantes posibilidades gráficas que nos ofrece el lenguaje SIMAN. En estesentido, BLOCKS y PLAYBACK son dos programas opcionales que ofreceninteresantes capacidades gráficas; BLOCKS es un menú preprocesador paraintroducir el modelo SIMAN gráfica e interactivamente, y PLA YBACK es unpostprocesador diseñado para reproducir el comportamiento dinámico de unsistema por medio de la animación gráfica de los resultados de la simulación.

Para terminar con este trabajo resaltar, un importante instrumento, queaunque no es un lenguaje en el sentido estricto de los mencionados aquí, si es unatécnica informática nueva que ha visto incrementado su uso en los últimos años,de ahí que lo incluyamos aquí, es el que constituye las Hojas Electrónicas u Hojas

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de Cálculo como instrumentos de simulación. Las Hojas de Cálculo son unosprogramas informáticos que permiten estructurar, calcular y recalcular, fácil einteractivamente multitud de tipos de estudio, planificaciones, presupuestos,análisis, ete, y nos permiten examinar una ámplia gama de alternativas y lasimplicaciones de grandes cantidades de datos, de manera prácticamente in-stantánea. Estudiando los supuestos" ¿Qué sucedería si ...T", podremos prever .la repercusión de cada alternativa sin necesidad de comprobarla en las ac-tividades reales.

CONCLUSIONES

Con todo lo expuesto, podemos elaborar las siguientes conclusionesrespecto a la Simulación:

- La simulación va a ser un medio de conocer las consecuencias previsiblesderivadas de las decisiones que se tomen en cada momento! utilizando un .modelo que, de forma simplificada. represente la realidad del sistema objeto deestudio y su entorno.

- La simulación, es una forma de afrontar la resolución de determinados proble-mas, ante la dificultad o imposibilidad de otras técnicas,·y abarca desde elplanteamiento del estudio del sistema hasta el análisis de los resultados. ob-tenidos, pasando por la modelización del sistema, programación del modelo ydiseño de experimentos a realizar; previa validación y verificación de .estospasos.

- La principal utilidad de la simulación se manifiesta cuando se dificulta oimposibilita la resolución del modelo analítico o numérico, requerido en undeterminado problema. Y además estas técnicas no requieren simplificacionesy suposiciones hasta el grado en que la requieren las técnicas analíticas, a la vezque presentan mejores descripciones de la realidad.

- El método de análisis de la realidad, que vamos a utilizar es el de concebirlacomo un sistema y, en nuestro caso, a la empresa hay que entenderla como unsistema real, abierto, complejo, dinamico y orientado hacia unos objetivos.

- La simulación de sistemas, alcanza su mayor eficacia cuando se están estudi-ando sistemas complejos, con relaciones difíciles de analizar de otra forma.

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- La simulación supone la construcción de un modelo de trabajo, que presenteuna similitud de propiedades o de relaciones con el sistema sujeto a estudio.

- Los modelos de simulación, se encuadran entre los modelos descriptivos y losformales, ya que los lenguajes de programación representan sistemas mediantemodelos descriptivos y en el proceso interno, utilizan métodos numéricos, queson más del tipo formalización.

- Cuando se nos plantee el estudio de la simulación de una realidad, hay queafrontar el problema de describir, primero, el sistema, después, el modelo dedicho sistema y por último, las operaciones a rea1izaren un lenguaje que entiendael ordenador.

- La simulacion se puede efectuar de diversas maneras y puede ser válido lautilización de cualquier lenguaje general de alto nivel, pero el uso de un lenguajeespecialmente diseñado para hacer simulaciones, va a disponer de facilidadesadicionales.

- Las técnicas de simulación permiten experimentar con un modelo del sistema,en lugar de trabajar con el sistema real, y a velocidades de comportamientosimulado mucho mayores que en la realidad, por la capacidad de condensar enbreves intervalos de tiempo presente, el tiempo de acaecimiento de los sucesosprevistos para el futuro y sin tener que soportar los problemas reales inherentesa la introducción de estos cambios, ni correr los riesgos de llevado a la práctica.

- En la actualidad, los estudios de simulación van Íntimamente unido a lainformática y por lo tanto, al hablar de ella, es preciso considerar implícito elempleo de ordenadores. Y ello, porque los modelos de los sistemas complejosno son siempre resolubles por los métodos tradicionales y la computación basadaen la aproximación apoyada con determinadas técnicas numéricas, las cualesconfiguran el centro de la simulación digital, puede utilizarse para resolver talesmodelos; también por el desarrollo de los lenguajes de simulación y su mayorfacilidad de representación de los modelos; por el abaratamiento de los equiposde computación que ha hecho que la simulación sea económicamente rentabley por último debido a la inevitable interrelación de los problemas que conducedirectamente a los métodos de simulación como metodología más idónea parasu resolución.

- Cuando el sistema, objeto de estudio, es complicado se puede descomponer ensubsistemas y estos simularlos individual y conjuntamente con otros.

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- Cuando no se conocen anticipadamente todos los valores de las variables o seconocen parcialmente, con la simulación se puede encontrar esos estadossucesivos, a la vez que permiten el desarrollo y/o validación de relacionesfuncionales, buscando leyes ocultas bajo la apariencia multiforme de losfenómenos.

- En la toma de decisiones, los resultados de un modelo de simulación puedenser verdaderamente valiosos, porque permiten la comparación de un ciertonúmero de alternativas, análisis de sensibilidad que discrimine que variables decontrol son más efectivas y en que medida, contráste entre políticas de gestiónalternativas, análisis de los efectos de situaciones anormales, etc .. También nosproveen de un medio de conocimiento del comportamiento de nuevos sistemas,con el objetivo de mejorar los ya existentes.

- Los procesos de simulación, por su mayor facilidad de comprensión y visiónmás detallada del sistema que los analíticos, son útiles como entrenamiento pro-fesional, para la formación de futuros responsables de un cierto sistema en elconocimiento más profundo del mismo o para familiarizarlo con un sistema ouna situación que puede no existir en la realidad.

- En contraste con las técnicas analíticas, las técnicas de simulación son másfáciles de aplicar, y esto puede llevar a la sustitución de estas por las analíticas,aún cuando estas sean más adecuadas. Y no hay que olvidar que la simulaciónno produce soluciones óptimas.

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