SIMULACION: TECNOLOGIA QUE IMITA LA REALIDAD

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…Durante la Guerra Fría se intensificó el uso de la simulación para resolver problemas de interés militar; trayectorias y dinámicas de satélites artificiales, guiar mísiles, etc. Muchos de estos problemas exigen la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales no lineales. Para abordar estos problemas se utilizaron ordenadores analógicos que usaban elementos electrónicos para resolver las operaciones matemáticas: integración, suma, multiplicación, generación de funciones, etc. A partir de la década de los 60 empiezan a aparecer en el mercado programas de simulación de sistemas de acontecimientos discretos que poco a poco se empezaron a utilizar para resolver problemas de ámbito civil. [9]

Desde entonces, la simulación ha tenido gran acogida en la investigación de operaciones y particularmente en sus aplicaciones industriales, en [10] Lieberman afirma:” La simulación se clasifica en un escalón muy alto entre las técnicas que más se usan. Aún más, debido a que es una herramienta tan flexible, poderosa e intuitiva, sus aplicaciones crecen con rápidez de manera continua,” puesto que es un instrumento útil, esencial en los procesos de toma de decisiones, manejo de empresas y planeación de producción.

Entre sus ventajas [11] radican generalmente en:

- Es mucho más rápido que construir físicamente el sistema real.

- Es conveniente, ya que si hay algún tipo de error se estima y se pronostica a tiempo y así mismo se pueden tomar decisiones con anterioridad.

- Proporciona control sobre el tiempo, debido a que es un fenómeno que se puede acelerar o retardar según se desee.

- A través de la simulación, se puede comprender mejor el sistema y por ende proporcionar estrategias para hacer más eficiente el sistema.

- Con esta técnica se puede experimentar con nuevas situaciones de las cuales se tiene poca o ninguna información y por ende anticipar o prever algún inconveniente.

- La simulación no interfiere en el mundo real.

- Con los modelos de simulación es posible analizar sistemas de mayor complejidad o con mayor detalle (con los métodos analíticos se pueden hacer más suposiciones).

Las anteriores ventajas aseguran un análisis mucho más idóneos, además de que los resultados que se consiguen son mucho más confiables, casi que con margen de error mínimo evitando así perdidas.

Así como hay ventajas también hay posibles desventajas de la utilización de esta técnica [12], entre estas se encuentran:

- Existe la posibilidad de cometer errores, pues ya que no se puede olvidar que la experimentación se ejecuta a través de un modelo y no por medio de un sistema real, lo que quiere decir, que si el modelo está mal, los resultados también serán incorrectos.

- No se puede percatar el grado de exactitud los resultados, puesto que como se experimenta con situaciones nunca antes realizadas, no existe información previa.

- Se requiere gran cantidad de corridas computacionales para encontrar “soluciones óptimas”, lo cual representa altos costos.

- Los modelos de simulación no dan soluciones óptimas.[pic 3]

- La solución de un modelo de simulación puede dar al análisis un falso sentido de seguridad.

Entre las áreas donde se aplica la simulación se encuentran una amplia gama, de las cuales, se caracterizan: la evaluación del diseño de empresas prestadoras de servicios públicos (hospitales, casas de cambio, oficinas de correo, etc), el análisis de sistema de transporte (terrestre, marítimo, aéreo), análisis de sistema de cómputo y manufactura, operadores industriales, en la evaluación de sistemas de defensa militar, entre otras.

Al referirse a simulación no es lejano pensar lo influyente que es la informática para el debido funcionamiento de estos procesos, puesto que resultan parecidos a la realidad. Esto conlleva a desarrollar más software, con el fin de facilitar toma de decisiones en las diferentes áreas donde sean aplicadas; matemáticas, medicina, las fábricas, etc, lo que indica que cada proyecto de simulación mantiene una estrecha relación con algunas ciencias que forman parte de los avances informáticos.

En [13] se visualiza las fases o etapas de la simulación, entre los que destacan:

- Desarrollo del Modelo: El desarrollo del modelo permite formular el problema, definir el sistema simulador, formular modelos de simulación y trasladar al modelo a computadora.

- Ejecución del modelo: La ejecución de los modelos contempla la validación, verificación y experimentación.

- Análisis de Salida del Modelo: Este paso permite la Implementación y documentación de la simulación.

Existen también, diferentes tipos y métodos estadísticos que se unen al establecimiento de resultados durante un proceso de simulación. [14]

- Medidas de centralización: Que representan a toda la distribución. Los más importantes son la media aritmética, la mediana y la moda.

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- La media aritmética: Se llama así a la suma de todos los valores dividida por el número total de los mismos.

- Medidas de dispersión: Que indican si los valores están agrupados o dispersos. Los más importantes son la varianza y la desviación típica.

- Varianza: Se define la varianza de una distribución de frecuencias al número obtenido de la siguiente expresión:

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- Prueba T de Student: La prueba de t Student, es un método de análisis estadístico, que compara las medias de dos categorías dentro de una variable dependiente, o las medias de dos grupos diferentes. Es una prueba paramétrica, o sea que solo sirve para comparar variables numéricas de distribución normal. La prueba t Student, arroja el valor del estadístico t. Según sea el valor de t, corresponderá un valor de significación estadística determinado.

En el desarrollo de una simulación se pueden distinguir las siguientes etapas