Componentes
y etapas de la simulación
Irving Santiago calderón caballero
Se ha escrito mucho acerca de los pasos necesarios para
realizar un estudio de simulación. Sin
embargo, la mayoría de los autores opinan que los pasos necesarios para llevar a cabo un experimento
de simulación son:
Definición del sistema.
Para tener una definición exacta del sistema que se desea
simular, es necesario hacer primeramente un análisis preliminar del mismo, con el fin de
determinar la interacción del sistema con otros sistemas, las restricciones del
sistema, las variables que interactúan dentro del sistema y sus
interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a utilizar para definir
y estudiar el sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio.
Formulación del modelo.
• Una
vez que están definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del
estudio, el siguiente paso es definir y construir el modelo con el cual se
obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es necesario
definir todas las variables que forman parte de él, sus relaciones lógicas y
los diagramas de flujo que describan en forma completa al modelo.
Colección de datos.
• Es
posible que la facilidad de obtención de algunos datos o la dificultad de
conseguir otros, pueda influenciar el desarrollo y formulación del modelo. Por
consiguiente, es muy importante que se definan con claridad y exactitud datos
que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados. Normalmente,
la información requerida por un modelo se puede obtener de registros contables,
de órdenes de trabajo, de órdenes de compra, de opiniones de expertos y si no
hay otro remedio por experimentación.
Implementación del modelo.
• En
la computadora con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se
utiliza algún lenguaje como fortran, basic, algol, etc., o se utiliza algún
paquete como GPSS, simula, simscript, etc., para procesarlo en la computadora y
obtener los resultados deseados.
Validación.
• Una
de las principales etapas de un estudio de simulación es la validación. A
través de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulación del
modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas más comunes de validar
un modelo son:
• 1.
La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.
• 2.
La exactitud con que se predicen datos históricos.
• 3.
La exactitud en la predicción del futuro.
• 4.
La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen
fallar al sistema real.
• 5.
La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los
resultados que arroje el experimento de simulación.
Experimentación.
• La
experimentación con el modelo se realiza después de que este ha sido validado.
La experimentación consiste en generar los datos deseados y en realizar
análisis de sensibilidad de los índices requeridos.
Interpretación.
• En
esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación
y en base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se
obtienen de un estudio de simulación ayudan a soportar decisiones del tipo
semi-estructurado, es decir, la computadora en si no toma la decisión, sino que
la información que proporciona ayuda a tomar mejores decisiones y por
consiguiente a sistemáticamente obtener mejores resultados.
Documentación.
• Dos
tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de
simulación. La primera se refiere a la documentación de tipo técnico, es decir,
a la documentación que el departamento de Procesamiento de Datos debe tener del
modelo. La segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la
interacción y el uso del modelo desarrollado. A través de una terminal de
computadora.
Factores a considerar en el desarrollo del modelo de
simulación.
• Ya
que el proceso de simulación está basado fuertemente en la teoría de la
probabilidad y la estadística, en
matemáticas, ciencias computacionales etc. Por ello dichos factores
estadísticos matemáticos son fundamentales y deben ser considerados.
Generar variables aleatorias no-uniformes
• Si
el modelo de simulación es estocástico, la simulación debe ser capaz de generar
variables aleatorias no uniformes de distribuciones de probabilidad teóricas o
empíricas. Lo anterior puede ser obtenido si se cuenta con un generador de
números uniformes y una función que transforme estos números en valores de la
distribución de probabilidad deseada. Por consiguiente pueden ser utilizados los generadores de
números no aleatorios para distribuciones normales, exponenciales binomiales etc.
Lenguajes de programación
Las primeras etapas de un estudio de simulación se refieren
a la definición del sistema a ser modelado y a la descripción del sistema en
términos de relaciones lógicas de sus variables y diagramas de flujo. Sin
embargo, llega el momento de describir el modelo en un lenguaje que sea
aceptado por la computadora que se va a usar. En esta etapa se tienen dos
cursos de acción a seguir si no se tiene nada de software sobre simulación: 1)
Desarrollar el software requerido para estudios de simulación, ó 2) Comprar
software (lenguajes de programación de propósito especial). Para esta
alternativa es necesario analizar y evaluar varios paquetes de simulación
(GPSS, GASP, etc.) antes de tomar la decisión final.
Condiciones iniciales
• La
mayoría de los modelos de simulación estocástica se corren con la idea de
estudiar al sistema en una situación de estado estable. Sin embargo, la mayoría
de estos modelos presentan en su etapa inicial estados transigentes los cuales
no son típicos del estado estable. Por consiguiente es necesario establecer
claramente las Alternativas o cursos de acción que existen para resolver este
problema. Algunos autores piensan que la forma de atacar este problema sería a
través de:
• *Usar
un tiempo de corrida lo suficientemente grande de modo que los períodos
transigentes sean relativamente insignificantes con respecto a la condición de
estado estable.
• *Excluir
una parte apropiada de la parte inicial de la corrida.
• *Utilizar
simulación regenerativa.
Tamaño de la muestra
• Uno
de los factores principales a considerar en un estudio de simulación es el
tamaño de la muestra. La selección de un tamaño de muestra apropiado que
asegure un nivel de ya la vez minimice el costo de operación del modelo, es un
problema algo difícil pero muy importante. Puesto que la información
proporcionada por el experimento de simulación seria la base para decidir con
respecto a la operación del sistema real, esta información de ser tan exacta y
precisa como sea posible o al menos el grado de imprecisión presente en la
información proporcionada por el modelo debe ser conocida. Por consiguiente, es
necesario que un análisis estadístico sea realizado para determinar el tamaño
de muestra requerido. El tamaño de la muestra puede ser obtenido de dos
maneras:
• 1.
Previa e independientemente de la operación del modelo, o
• 2.
Durante la operación del modelo y basado en los resultados arrojados por el modelo.
Para la última alternativa se utiliza la técnica estadística de intervalos de
confianza.
Diseño de experimentos
• El
diseño de experimentos es un tópico cuya relevancia en experimentos de
simulación ha sido reconocida pero raramente aplicado. El diseño de
experimentos en estudios de simulación puede ser de varios tipos, dependiendo
de los propósitos específicos que se hayan planteado. Existen varios tipos de
análisis que pueden ser requeridos. Entre los más comunes e importantes se
pueden mencionar los siguientes:
• *Comparación
de las medias y variancias de las alternativas analizadas.
• *Determinación
de la importancia y el efecto de diferentes variables en los resultados de la
simulación.
• *Búsqueda
de los valores óptimos de un conjunto de variables.
ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACION
1.-ANÁLISIS DE OBJETIVOS Y CRITERIO: En esta Primera Fase,
se agrupan el conjunto de tareas que tiene por fin definir el Marco del
Problema y sus ámbitos de validez. Diseñar el Modelo y Validarlo.
2.-FORMULACIÓN PRECISA DEL PROBLEMA: Es necesario en primer
lugar definir claramente los objetivos de nuestra investigación, antes de hacer
cualquier intento encaminado a planear la realización de un experimento en
simulación. Encontraremos que la exposición original del problema varía
considerablemente de su versión final, ya que la formulación del problema es un
proceso secuencial que generalmente requiere de una formulación continua y
progresiva de refinamiento de los objetivos de experimento durante su
realización:
Los ítems a trabajar en esta etapa son:
• Definición de hipótesis
• Causas y Efectos que deben predecirse, estimarse y
evaluarse.
• Conjunto de criterios para evaluar los resultados.
• Decisión si es o no la Simulación la herramienta para
estudiar.
• 3.-RECOLECCIÓN
DE DATOS REALES: Necesitaríamos colectar y procesar una cierta cantidad de
datos cualitativos y cuantitativos antes de que exista la posibilidad de
definir algún modelo. Para nuestros propósitos, resulta completamente irrelevante que los
requerimientos para el procesamiento de datos procedan la formulación del
problema o viceversa; si hemos de dirigir experimentos de simulación, es
importante que ambas funciones se lleven a cabo.
• 4.-FORMULACIÓN
DEL MODELO: La formulación de los modelos consiste en tres pasos:
• *
Especificación de los componentes
• *Especificación
de las variables y los parámetros que se deben incluir en el modelo.
• *
Especificación de las relaciones funcionales.
• 5.-ESTIMACIÓN
DE PARÁMETROS Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO: Una vez que hemos recolectado los datos apropiados
del sistema que describen su comportamiento es necesario estimar los valores de
los parámetros para el modelo y probar su significación estadística.
• 6.-VALIDACIÓN
DEL MODELO Y SUS PARÁMETROS: Es necesario hacer un juicio del valor inicial de
la suficiencia de nuestro modelo, para probarlo. Esto se logra haciendo una
comparación de las mediciones iniciales obtenidas por nuestro modelo de
simulación con las obtenidas de la realidad.
• Este
paso representa sólo la primera etapa en la prueba de un modelo de simulación
previa a las corridas reales en la computadora, por lo que en este punto
nuestro interés reside en probar las suposiciones o entradas que se programarán
en la computadora.
• 7.-IMPLEMENTACIÓN
DEL PROCESAMIENTO: En esta Segunda Fase, se agrupan el conjunto de tareas que
tiene por fin obtener una versión del
Modelo de Cómputo y sus Experimentos.
• 8.-CODIFICACIÓN
DEL MODELO: DIAGRAMAS DE FLUJO, PROGRAMACIÓN,COMPILACIÓN: La formulación de un
programa para computadoras, cuyo propósito sea dirigir los experimentos de
simulación con nuestros modelos del sistema bajo estudio, se debe escribir un
programa de simulación para computadora la primera etapa requiere la
formulación de un diagrama de flujo que bosqueje la secuencia lógica de los
eventos que realizará la computadora, al generar los tiempos planificados para
las variables endógenas de nuestro modelo.
• 9.-VALIDACIÓN
DE LOS PROGRAMAS: ESTIMACIÓN DE VARIABLES DE ENTRADA Y CONDICIONES INICIALES: Las
Pruebas del software son tareas típicas que se integran dentro de las
diferentes fases del Ciclo del software dentro de la Ingeniería de software. La
idea principal es ejecutar un programa y mediante técnicas experimentales
tratar de descubrir que errores tiene. La calidad de un sistema software es
algo subjetivo que depende del contexto y del objeto que se pretenda conseguir.
Para determinar dicho nivel de calidad se deben efectuar pruebas que permitan
comprobar el grado de cumplimiento respecto de las especificaciones iniciales
del sistema.
• Básicamente
es una fase en el desarrollo de software consistente en probar las aplicaciones
construidas: es un proceso de evaluación desde un punto de vista crítico, donde
el "tester" (persona que realiza el testeo) somete el Modelo de
Software a una serie de acciones inquisitivas, y el producto responde con su
comportamiento como reacción.
• 10.-DISEÑO
DE EXPERIMENTOS DE SIMULACIÓN: VALORES DE INPUTS, ORDEN DE CORRIDAS, EXTENSIÓN:
Una vez que estemos satisfechos con la validez de nuestro modelo para la
computadora, estaremos en posibilidad de considerar su uso para dirigir
efectivamente, los experimentos de simulación. De hecho, como ya hemos definido
nuestro problema experimental, las variables endógenas y lo factores (variables
exógenas y parámetros), deberemos interesarnos ahora por los detalles de diseño
experimental.
• En
esta fase, es posible identificar dos metas importantes: en primer lugar,
seleccionaremos las variables iniciales y aquellas que se definan por Interfase
al momento de la Simulación, o bien sus rangos de variación para la simulación.
• 11.-SIMULACIÓN:
EJECUCIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN: Este es el momento de conducir los
experimentos mediante el modelo de Simulación en corridas sucesivas y
planificadas. Este proceso puede tardar algún tiempo o bien arrojar resultados
inmediatos. De cualquier manera se deberán almacenar los valores de Salida de
la Simulación del modelo para su estudio y análisis en la etapa siguiente.
• 12.-ANÁLISIS
DE RESULTADOS: La etapa final en el procesamiento requiere un análisis de los
datos generados por la computadora, a partir del modelo que simular. Tal
análisis consiste de tres pasos:
• 1.-
Recolección y procesamiento de los datos simulados.
• 2.-
Cálculo de la estadística de las pruebas.
• 3.-
Interpretación de los resultados.
• El
análisis de los datos de simulación en computadora es, según los expertos,
considerablemente más difícil que el análisis de los datos del mundo real.
Bibliografía consultada:
Coss Bú, R. (1982). Simulación. México: Limusa.
computación-de-sistemas - 1.6.-Etapas de un Proyecto de
Simulación. (2016). Computacion-de-sistemas.es.tl. obtenido 5
Septiembre 2016, de
http://computacion-de-sistemas.es.tl/1-.-6-.-_Etapas-de-un-Proyecto-de-Simulaci%F3n.htm
