INSTITUTO POLITCNICO NACIONALUNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA DE INGENIERAS Y CIENCIAS SOCIALES Y ADMINISTRATIVAS

EQUIPO: 2ALUMNOS: Carrillo Cruz Noem GuadalupeGodnez Hernndez AlejandraHernndez Cruz SixtoHernndez Hidalgo HugoOlmos Ochoa EduardoOntiveros Gonzlez Fernanda ElenaValadez Martnez Martha Jazmn

MATERIA: Redes y Simulacin

PROFESORA: Amelia Edith Minor Martnez

SECUENCIA: 3IM71

FECHA DE ENTREGA: 12/Junio/2015

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NDICE

SIMULACIN34.1Esencia de la simulacin.34.1.1 Modelado en Simulacin de sistemas.84.1.2 El mecanismo de avance de tiempo.8BILIOGRAFA10

SIMULACIN4.1 Esencia de la simulacin. La simulacin de sistemas y situaciones existentes en el mundo juega un importante papel en las investigaciones cientficas. En la educacin es cada vez ms utilizada para la enseanza de procesos, procedimientos y en el entrenamiento de situaciones prcticas. Sirven como base de muchos juegos instructivos y de entretenimiento en general. Una de sus formas ms elaboradas y actuales, es lo que se ha dado en llamar realidad virtual, que permite engaar a nuestros sentidos para hacernos sentir en un entorno diferente al que nos encontramos en realidad. Aunque es posible intuir el significado del trmino simulacin, es importante precisarlo a fin de tener una idea ms clara de su importancia y la relevancia que tiene su utilizacin en la poca actual. Para ello revisaremos algunos conceptos. Para hablar de simulacin es imprescindible que tengamos una nocin de lo que es un sistema. Este puede definirse como un conjunto de elementos con relaciones de interaccin e interdependencia, que le confieren entidad propia al formar un todo unificado.La esencia de la simulacin consiste en establecer una equivalencia entre dos sistemas, cada uno de los cuales puede existir en realidad o ser abstracto. Si el primero resulta ms sencillo para la investigacin que el segundo, es posible juzgar sobre las propiedades del segundo sistema al observar el comportamiento del primero. En este caso el sistema empleado para la investigacin se denomina modelo.Segn R.E. Shannon: "La simulacin es el proceso de disear un modelo de un sistema real y llevar a trmino experiencias con l, con la finalidad de comprender el comportamiento del sistema o evaluar nuevas estrategias -dentro de los lmites impuestos por un cierto criterio, o un conjunto de ellos- para el funcionamiento del sistema". Dos trminos necesarios para caracterizar las simulaciones son: modelo de simulacin y proceso de simulacin:Modelo de simulacin: es un conjunto de hiptesis acerca del funcionamiento del sistema expresado como relaciones matemticas y/o lgicas entre los elementos del sistema. Como tendencia, los modelos de simulaciones se agrupan en tres tipos fundamentales: Modelos continuos: Se construyen utilizando clculos para representar un sistema con un nmero de estados infinitos. Modelos discretos: Utilizan teoras estadsticas y de colas para representar sistemas con estados cuantitativos discretos. Modelos lgicos: se representan utilizando un conjunto de heursticas implementadas mediante lenguajes de programacin de alto nivel. Son computacionalmente ms eficientes, por lo que se utilizan cuando la obtencin de soluciones ptimas lleva demasiado tiempo o es imposible, porque el modelo es demasiado complejo.Los modelos lgicos son los ms utilizados en simulaciones educacionales, mientras los modelos continuos y discretos son ms utilizados en simulaciones cientficas y de ingeniera. Proceso de simulacin: es la ejecucin del modelo a travs del tiempo en una computadora para generar muestras representativas del comportamiento del sistema que queremos simular. La esencia misma de la simulacin, el hecho que comprenda clculos numricos, hace que resulte natural usar la informtica como medio para su desarrollo. Por otro lado, en muchas ocasiones, el modelo resultante de un sistema real puede ser tan complejo o grande que no es posible o prctico desarrollar una metodologa de solucin basada en un anlisis matemtico. A veces, seleccionar una tcnica matemtica existente requiere de suposiciones no aplicables o realistas. En tales casos, un enfoque alternativo sera usar una tcnica de la Ciencia Informtica. La simulacin por computadoras es una tcnica alternativa para disear y construir modelos que imiten la realidad. Simulaciones computarizadas Las simulaciones por computadoras son programas que sostienen modelos de sistemas reales. El comportamiento de estos sistemas se expresa mediante cambios en las variables que lo describen. En caso que no sea posible representarlos todos, se selecciona una representacin de los principales estados del sistema real. La experimentacin con las simulaciones se realiza dando entradas al modelo y analizando sus salidas. Para describir las simulaciones deben tenerse en cuenta: el tipo de sistema real que es representado en el modelo, as como la fidelidad del modelo y sus caractersticas internas:El sistema real puede ser fsico, artificial o hipottico.La fidelidad puede ser fsica y de percepcin (cmo se ve, oye y siente), o fidelidad de manipulacin (lo que puede hacerse en la simulacin). Las caractersticas internas se refieren a la estructura y relaciones de las variables en el modelo del sistema simulado. Para programar las simulaciones existen diferentes herramientas de software: los lenguajes de programacin de propsito general, los lenguajes de simulacin y los paquetes de simulacin. El uso de cualquiera de ellos supone ventajas y limitaciones con respecto al resto: Lenguajes de programacin de uso general: Entre sus ventajas se encuentra que son conocidos por los programadores, lo que supone menor esfuerzo de aprendizaje. Estn disponibles en cualquier sistema operativo, a diferencia de los lenguajes de simulacin. Algunos tienen extensiones con bibliotecas para manejar tareas que se necesitan de manera general en la programacin de simulaciones. Son ms eficientes desde el punto de vista de la velocidad, portabilidad y flexibilidad, pero el tiempo de desarrollo de las aplicaciones es ms largo que en lenguajes y herramientas especficas. Lenguajes de simulacin: El entorno de desarrollo es especfico para simulaciones; estn diseados para facilitar la tarea de programar este tipo de aplicaciones, proporcionando automticamente la mayora de los elementos necesarios en la programacin de modelos de simulacin. En general dan al usuario un conjunto de conceptos de modelado para describir el sistema y un sistema de programacin para convertir la descripcin en un programa que ejecuta la simulacin, adems de facilidades para la deteccin automtica de errores potenciales que ya han sido identificados. Ahorran tiempo en el desarrollo. Producen un cdigo ms legible, modificable y menos largo, lo que minimiza el nmero de errores. Paquetes de simulacin: proporcionan bloques de construccin ya programados que el usuario puede seleccionar y ensamblar en el orden que necesita para formar el modelo del sistema particular que desea construir, lo que facilita mucho esa tarea con respecto a los lenguajes, ya que no es necesario programar. Su principal ventaja es el ahorro de tiempo, y la desventaja es su poca flexibilidad ya que solo permiten simular los sistemas para los que fueron definidos.La simulacin por computadora se ha convertido en una parte til del modelado de muchos sistemas naturales en Fsica, Qumica y Biologa, y de sistemas humanos como el econmico, entre otros. Puede sustituir por completo, o ser utilizada como un accesorio, en sistemas de modelado para los cuales no es posible tener soluciones analticas de forma cerrada simple. En la enseanza, esta posibilidad de ensayar, probar teoras y entrenarse en un ambiente controlable y sin riesgos es una gran oportunidad. EJEMPLO

La simulacin en la enseanza Una simulacin educativa es una poderosa tcnica que ensea algunos aspectos del mundo mediante su imitacin o rplica. Est basada en un modelo de un sistema o fenmeno del mundo real en el que se han simplificado u omitido algunos elementos para facilitar el aprendizaje. Las simulaciones permiten colocar al alumno en situaciones de aprendizaje que, por restricciones econmicas o fsicas, son difciles de obtener en una experiencia de laboratorio tradicional. Este tipo de aplicaciones permite la construccin de mundos ideales (por ejemplo, un mundo sin friccin), la aceleracin o desaceleracin del tiempo para observar mejor un fenmeno, dotar a cada alumno con una rplica de la mquina o sistema simulado, etc. Son consideradas como el tipo de software que hace posible aplicacin de las teoras de aprendizaje centradas en el estudiante. Allessi y Trollip propusieron una taxonoma para simulaciones en la enseanza. Ellos las dividen en cuatro grandes categoras: fsicas, de procedimientos, situacionales y de procesos. Simulaciones fsicas: en este tipo de simulaciones se representa en pantalla un objeto para que el estudiante lo utilice o aprenda sobre l. Ejemplos tpicos son: una mquina que el estudiante deba operar o algunos equipos de laboratorios cientficos que utilizar en experimentos. Simulaciones de procedimientos: El propsito fundamental de este tipo de simulaciones es que el estudiante aprenda un conjunto de acciones que constituyen un procedimiento. Muchas veces en estos procedimientos se manipulan objetos de simulaciones fsicas, por lo que estos tipos de simulaciones estn muy relacionadas. Simulaciones situacionales: permiten al estudiante explorar los efectos de diferentes aproximaciones a una situacin o jugar diferentes roles en ella. En las simulaciones situacionales virtuales, el estudiante es parte integral de la simulacin tomando uno de los roles principales. Los dems roles pueden asumirse por otros estudiantes que interactan con el mismo programa o la computadora, jugando el rol de una persona. Simulaciones de procesos: En este tipo de simulaciones generalmente el estudiante da valores a una serie de parmetros iniciales y observa cmo ocurre el proceso sin intervenir o manipular. Por lo general estas son versiones aceleradas o desaceleradas de un proceso real, o la representacin de un proceso que no se manifiesta de manera visual. La fidelidad (fsica, perceptual o de manipulacin) para estos tipos de simulacin se traduce en la precisin con la que modelan un sistema o fenmeno del mundo real, en el realismo de la interaccin, y la frecuencia y tipo de retroalimentacin que el sistema brinda al estudiante. El desarrollo de la tecnologa multimedia y su modalidad con interfaz ms elaborada, la realidad virtual, permite la construccin de modelos con representaciones y niveles de interaccin cada vez ms fieles. Existe consenso con respecto a las ventajas que trae a los estudiantes la introduccin de la simulacin en el proceso educativo. La experiencia avala, entre otras, las siguientes:La mayora de los estudiantes encuentran la interaccin con simulaciones ms motivadora y cercana a las experiencias con el mundo, el sistema o fenmeno real, que otros tipos de software educativo. Lo aprendido con una simulacin generalmente puede transferirse a la situacin real ms eficazmente que lo ejercitado con otros medios. De esta manera, los estudiantes pueden aplicar mejor a situaciones del mundo real las habilidades o el conocimiento adquirido al interactuar con una simulacin, pues esta brinda al estudiante prctica y oportunidad de probar diferentes combinaciones de condiciones. Las simulaciones bien diseadas pueden contribuir a la eficiencia del aprendizaje, ya que al estudiante le puede tomar menor tiempo entender una materia cuando ha visto su contenido a travs de la interaccin con una simulacin. La simulacin permite al estudiante experimentar con fenmenos que pueden ser peligrosos, costosos o imposibles de observar en el mundo real. En una simulacin se puede comprimir o dilatar el tiempo para observar al ritmo ms conveniente fenmenos que ocurren muy rpido o despacio. Con la simulacin por computadoras, el estudiante puede ensayar la interaccin con sistemas o fenmenos del mundo real en un ambiente ms barato, seguro, controlable, tico y eficiente. Facilitan el aprendizaje de fenmenos del mundo real mediante su simplificacin, o la omisin de fuentes de distraccin, que s estn presentes en la situacin real. Con las simulaciones pueden implementarse diferentes estrategias de enseanza. Estas son ideales para implementar aquellas centradas en el estudiante, por ejemplo, micromundos, aprendizaje por descubrimiento, juegos de roles, realidad virtual, simulaciones de laboratorios o laboratorios virtuales, escenarios basados en casos, y juegos de simulacin. A pesar de todas las ventajas enumeradas, la simulacin por computadoras tiene ciertas limitaciones: Aunque existen paquetes de simulacin especializados, el diseo y programacin de las simulaciones es ms complejo y demorado que el de otras aplicaciones de enseanza asistida por computadoras, como tutoriales convencionales y libros electrnicos. La interaccin con la simulacin no puede sustituir la prctica con la realidad, solo es un entrenamiento para aprender, ensayar hiptesis y poder transferir los conocimientos a situaciones reales. Puesto que se trata de una simplificacin, no reproduce exactamente tales condiciones en toda su complejidad. Por otro lado, hay fenmenos que presentan gran complejidad para ser simulados, como son las relaciones humanas. 4.1.1 Modelado en Simulacin de sistemas.El comportamiento del sistema depender del comportamiento de cada subsistema, de sus relaciones y del medio ambiente donde se lo inserta. Los elementos y las relaciones que los ligan entre s definen los subsistemas. Los subsistemas y las relaciones entre s definen al sistema en estudio. Las relaciones entre los elementos del sistema constituyen la estructura del sistema. Estas ideas son fundamentales para la resolucin de problemas que implican la construccin de modelos. Modelo La simulacin de sistemas implica la construccin de modelos. El objetivo es averiguar qu pasara en el sistema si acontecieran determinadas hiptesis. Desde muy antiguo la humanidad ha intentado adivinar el futuro. Ha querido conocer qu va a pasar cuando suceda un determinado hecho histrico. La simulacin ofrece, sobre bases ciertas, esa prediccin del futuro, condicionada a supuestos previos. Para ello se construyen los modelos, normalmente una simplificacin de la realidad. Surgen de un anlisis de todas las variables intervinientes en el sistema y de las relaciones que se descubren existen entre ellas.

A medida que avanza el estudio del sistema se incrementa el entendimiento que el analista tiene del modelo y ayuda a crear modelos ms cercanos a la realidad. En el modelo se estudian los hechos salientes del sistema o proyecto. Se hace una abstraccin de la realidad, representndose el sistema/proyecto, en un modelo. El modelo que se construye debe tener en cuenta todos los detalles que interesan en el estudio para que realmente represente al sistema real (Modelo vlido). Por razones de simplicidad deben eliminarse aquellos detalles que no interesan y que lo complicaran innecesariamente. Se requiere pues, que el modelo sea una fiel representacin del sistema real. No obstante, el modelo no tiene porqu ser una rplica de aqul. Consiste en una descripcin del sistema, junto con un conjunto de reglas que lo gobiernan. La descripcin del sistema puede ser abstracta, fsica o simplemente verbal.

Las reglas definen el aspecto dinmico del modelo. Se utilizan para estudiar el comportamiento del sistema real. Como ejemplo de modelo fsico se pueden citar los tneles de viento donde se ensayan los aviones, los simuladores de vuelo, los canales de experiencia donde se ensayan los barcos, etc. Como ejemplo de modelo abstracto, se pueden citar los modelos economtricos donde, entre otras cosas, se pueden ensayar las consecuencias de medidas econmicas antes de aplicarlas. Dado un sistema, son muchas las representaciones que se pueden hacer de l. Depende de las facetas del sistema que interesan en el estudio, de la herramienta que se utiliza en el mismo e incluso de la modalidad personal del que lo construye. En los modelos deben estar identificadas perfectamente las entidades intervinientes y sus atributos. Las mismas pueden ser permanentes (Ej.: empleados atendiendo) o transitorias (Ej.: clientes) Las acciones provocan cambios de estado, es decir, se modifican los atributos de las entidades; se producen los eventos.

En las decisiones existen sistemas donde prima:

El determinismo. La base de datos y las relaciones causales son altamente especficas y precisas respecto del fenmeno contemplado. Slo se espera que haya uno y slo un acontecimiento probable, que repetir situaciones anteriores. Se tiene una identidad efectiva entre los estados a priori y los que realmente se producen. Los instrumentos de anlisis correspondientes son: modelos de anlisis de estados de los sistemas finitos; programacin lineal y modelos de mx. Y mn.; anlisis de la regresin, de la correlacin, anlisis de series temporales y espectrales, con tratamiento exgeno del error, si es que lo hay. Una Estocasticidad moderada: la variacin de las variables y parmetros intervinientes tienen un margen pre-especificado y manejable. El error es manejado endgenamente ya que la estructura de nuestras formulaciones es esencialmente determinista. Las tcnicas de anlisis correspondientes son: procesos de Markov; procesos de inferencia estadstica; procesos de estimacin bayesiana; procesos de estimacin dentro de un margen; tcnicas de aproximacin numrica (funciones de Taylor); anlisis del estado del sistema finito; shock models: los economtricos y psicomtricos que no tratan el error especficamente. Una Estocasitcidad intensa: Acontecimientos significativamente diferentes cada uno de los cuales pueden suceder y conducir a futuros altamente diferenciados. Se emplean modelos basados en teora de juegos, tcnicas de anlisis de estados de sistemas estocsticos, algoritmos de programacin adaptativa o dinmica (usualmente bayesianos), modelos de redes neuronales y tcnicas de simple simulacin. Indeterminismo: No se pueden establecer a priori las relaciones causales. No existen datos relevantes. Para avanzar el estudio se basa en construcciones tericas generales que no hayansido invalidadas por la experiencia. Se emplea un anlisis deductivo, la simulacin estocstica y la programacin heurstica para dar disciplina a las investigaciones empricas

Clasificacin de los modelos

Existen mltiples tipos de modelos para representar la realidad. Algunos de ellos son: Dinmicos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado vara con el tiempo. Estticos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a travs del tiempo. Matemticos: Representan la realidad en forma abstracta de muy diversas maneras. Fsicos: Son aquellos en que la realidad es representada por algo tangible, construido en escala o que por lo menos se comporta en forma anloga a esa realidad (maquetas, prototipos, modelos analgicos, etc.). Analticos: La realidad se representa por frmulas matemticas. Estudiar el sistema consiste en operar con esas frmulas matemticas (resolucin de ecuaciones). Numricos: Se tiene el comportamiento numrico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solucin analtica. Continuos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son graduales. Las variables intervinientes son continuas. Discretos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son de a saltos. Las variables varan en forma discontinua. Determinsticos: Son modelos cuya solucin para determinadas condiciones es nica y siempre la misma. Estocsticos: Representan sistemas donde los hechos suceden al azar, lo cual no es repetitivo. No se puede asegurar cules acciones ocurren en un determinado instante. Se conoce la probabilidad de ocurrencia y su distribucin probabilstica. (Por ejemplo, llega una persona cada 20 10 segundos, con una distribucin equiprobable dentro del intervalo). Es interesante destacar que algunas veces los modelos y los sistemas no pertenecen al mismo tipo.

Por ejemplo:

El estudio del movimiento del fluido por una caera (Fluidodinmica) corresponde a sistemas continuos. Sin embargo si el fluido se lo discretiza dividindolo en gotas y se construye un modelo discreto por el cual circulan gotas de agua (una, dos, diez, cien, mil) se est representando un sistema continuo por un modelo discreto. La obtencin del rea bajo la curva representada por f(x,y)=0 para el rango 0