Simulación

Ciencias de la Computación

ISI-405 • Nivel 4

Simulación de sistemas discretos y continuos. Números aleatorios, diseño de experimentos.

Conceptos clave

Modelado de sistemasNúmeros aleatoriosDiseño de experimentosSimulación de colasValidación

Créditos

3

Horas Estimadas

30h

Temas

10

Correlativas

PEYEST

Temario

1

Conceptos de simulación

Definición, tipos, ventajas, limitaciones

2h 20min

2

Modelado y simulación

Determinísticos, estocásticos, clasificación

3h 40min

3

Números pseudoaleatorios

Congruenciales, bondad de ajuste, pruebas

3h 0min

4

Variables aleatorias

Transformada inversa, aceptación-rechazo

3h 20min

5

Diseño de experimentos

Réplicas, initial transient, estadísticas

3h 0min

6

Validación de modelos

Validación y verificación, contraste, sensibilidad

2h 20min

7

Simulación de sistemas discretos

Eventos discretos, colas, inventarios

4h 20min

8

Simulación continua

EDOs, dinámica de sistemas

3h 0min

9

Reducción de varianza

Inversa, estratificación, complementarias

3h 40min

10

Herramientas: Arena, Simul8, AnyLogic

SimPy, implementación práctica

3h 20min

Objetivos

  • Comprender los fundamentos de la simulacion discreta.
  • Modelar sistemas usando el metodo Monte Carlo.
  • Generar y verificar distribuciones de probabilidad.
  • Analizar resultados de simulacion con intervalos de confianza.

Competencias

  • Modelar sistemas discretos con Arena.
  • Generar variables aleatorias con diferentes distribuciones.
  • Verificar y validar modelos de simulacion.
  • Interpretar y comunicar resultados de simulacion.

Metodología de cursada

Teoría

Clase teorica sobre conceptos de simulacion, modelos de colas, generacion de numeros aleatorios.

Práctica

Laboratorio con Arena, generacion de distribuciones, verificacion y validacion de modelos.

Actividades

  • Modelado de sistemas con Arena
  • Generacion de distribuciones de probabilidad
  • Verificacion y validacion de modelos
  • Trabajos Practicos de simulacion
  • Analisis de resultados

Forma de evaluación

Regularidad

Aprobar como minimo 2 parciales con nota >= 4. Asistencia regular obligatoria (80% minimo).

Promoción

Examen final con modelado y analisis de un sistema de simulacion.

Recuperatorio

Recuperatorio en el primer semestre del ano siguiente.

Criterios

  • 2 Parciales (cada uno 40% de la nota de cursada)
  • Trabajos Practicos de laboratorio (20%)
  • Examen final (100% de la nota final)

Bibliografía

Oficial

  • •Banks, J. et al. Discrete-Event System Simulation. 5a edicion. Pearson.
  • •Law, A. Simulation Modeling and Analysis. 5a edicion. McGraw-Hill.
  • •Kelton, W. et al. Simulation with Arena. 6a edicion. McGraw-Hill.

Complementaria

  • •Pegden, C. Introduction to Simulation with SIMAN. McGraw-Hill.
  • •Goldberg, D. Genetic Algorithms. Pearson.

Ejercicios tipo parcial

Preguntas oficiales con resolución para practicar antes del examen.

Simulacion Monte Carlo

Pregunta: Estimar pi usando el metodo Monte Carlo con 10,000 puntos aleatorios.

Solución: Generar puntos (x,y) uniformes en [0,1]. Contar los que caen dentro del circulo (x^2+y^2<=1). pi ≈ 4 x (puntos_dentro / total).

Distribuciones

Pregunta: Generar numeros exponenciales con lambda=2 usando el metodo de inversion.

Solución: X = -ln(1-U)/lambda donde U ~ Uniforme(0,1). Con lambda=2: X = -ln(1-U)/2.

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