División Académica de Informática y Sistemas

Transcripción

1 Área de formación Integral Profesional Nombre de la asignatura: Docencia frente a grupo según SATCA Trabajo de Campo Supervisado según SATCA HCS HPS TH C HTCS TH C TC Clave de la asignatura Simulación C Carácter de la asignatura ( X ) Obligatoria ( ) Optativa SERIACIÓN Explícita Implícita Asignaturas antecedentes Asignaturas subsecuentes Conocimientos previos Ninguna Ninguna Conceptos y distribuciones de probabilidad. Conocimientos de cálculo para modelar problemas. Habilidades de programación. PROPÓSITO DE LA ASIGNATURA Resolver y modelar sistemas computacionales, productivos y de servicios a través de lenguajes de simulación de eventos discretos o continuos, con el fin de conocer el comportamiento del fenómeno para la toma de decisiones. Genéricas Capacidad de análisis y síntesis. Resolución de problemas. Toma de decisiones. Planeación estratégica. COMPETENCIAS A DESARROLLAR Específicas Desarrollar sistemas de software integrando tecnologías para la solución de problemas, automatizando los procesos operativos, flujo de información y toma de decisiones en las organizaciones con un enfoque sistémico bajo estándares internacionales. Página 1 de 5

2 UNIDAD No Definición e importancia de la simulación Modelos de simulación Modelo icónico Modelo descriptivo Modelo simbólico Modelo estático vs. Dinámico Modelo determinístico vs. estocástico Modelo continuo vs. discreto Etapas del proceso de simulación Definición del sistema Formulación del modelo Preparación de datos Traslación del modelo Validación Planeación estratégica Planeación táctica Experimentación Interpretación Implantación Documentación. Conceptos básicos de simulación. 12 Interpreta el uso y limitaciones de la Apuntes y resumen de conceptos básicos. simulación computacional. Distingue diferentes modelos de simulación utilizados en la solución de problemas. Describe la estructura y las etapas de.un estudio de simulación. Cuadro comparativo de los diferentes modelos de simulación. Mapa conceptual de las etapas del proceso de simulación. Página 2 de 5

3 UNIDAD No Generación de números aleatorios Método de Monte Carlo Generación de variables aleatorias discretas Generación de variables aleatorias continuas Proceso Poisson. Generación de variables aleatorias. 18 Desarrolla programas para generar Código de lenguaje de programación números y variables aleatorias utilizando para la generación de números y diferentes métodos para la solución de variables aleatorias. problemas. UNIDAD No Simulación de sistemas de servidores y líneas de espera Simulación de sistemas de inventarios Simulación de sistemas de teoría de juegos en los negocios Simulación de sistemas en descomposturas y reparación de fallas Simulación de redes Simulación por algoritmos genéticos. Aplicaciones de la simulación. 18 Desarrolla e implementa programas para Código de lenguaje de programación de simular situaciones reales. alto nivel para simular situaciones reales. Página 3 de 5

4 UNIDAD No Lenguajes de Simulación. (Arena, Promodel, Simula, SIMSCRIPT, GPSS, otros.) 4.2. Aprendizaje y uso de un simulador Validación de un simulador Análisis de resultados. Lenguajes de simulación 16 Utiliza un lenguaje de simulación para Solución de problemas reales a través de resolver problemas reales. un lenguaje de simulación. Analiza y valida resultados de un simulador. Reporte de prácticas. Contenidos procedimentales Identifica los tipos de modelos. Analiza, desarrolla y programa modelos de simulación. Aplica su capacidad de juicio crítico, lógico y deductivo para la toma de decisiones. Contenidos actitudinales Responsabilidad en la entrega de sus trabajos. Honestidad en el manejo y presentación de la información. Diligente en el manejo de los datos. Disposición para trabajar en equipo. Rigor en el manejo de la información. Respeto a las propuestas de sus compañeros. Metodología para la construcción del conocimiento Actividades de aprendizaje con el docente Actividades de aprendizaje autónomo Prácticas de programación y uso de simulador en el laboratorio Desarrollo de programas. de cómputo. Solución de problemas. Exposición de temas. Prácticas autónomas. Prácticas supervisadas. Página 4 de 5

5 Evidencias de desempeño Acreditación Evaluación Calificación Al final de cada. Al final del curso. Cumplir con lo que establece el Reglamento Escolar vigente. Entrega de evidencias de aprendizaje. 10% Apuntes y resumen de conceptos básicos. 10% Cuadro comparativo. 10% Mapa conceptual. 30% Códigos de lenguaje de programación. 20% Solución de problemas reales a través de un lenguaje de simulación. 20% Reporte de prácticas. FUENTES DE APOYO Y CONSULTA BÁSICA 1. Chang, H. S. (2013). Simulation-Based Algorithms for Markov Decision Processes. London: Springer. 2. García, E., García, H. & Cárdenas, L. E. (2013). Simulación y análisis de sistemas con ProModel. México: Pearson Educación. 3. García, F., Sierra, J., & Virginia, G. (2011). Simulación de Sistemas para Administración e Ingeniería. México: CECSA. 4. Law, A. M. (2014). Simulation Modeling and Analysis. McGraw-Hill. 5. Lieberman, G., & Hiller, F. (2012). Introducción a la Investigación de Operaciones.México. McGraw-Hill. COMPLEMENTARIAS 1. Banks, J., Carson, J. S., Nelson, B.L., & Nicol, D. M. (2009). Discrete-event system simulation. Prentice-Hall. * 2. Coss Bu, R. (2007). Simulación un enfoque práctico. México: Limusa. * 3. Racsynski, S. (2007). Simulación por computadora. México: Grupo Noriega editores. * 4. Ríos, D., Ríos, S., Martinez, J., & Jimenez, A. (2009). Simulación: Métodos y Aplicaciones. Madrid: Ra-Ma. * *La bibliografía con antigüedad mayor de cinco años contiene información relevante para el desarrollo de esta asignatura. Cabe destacar que son textos clásicos con ejemplos didácticos de fácil comprensión para el estudiante. Son difíciles de conseguir en el mercado, pero se encuentran en los catálogos de varias bibliotecas. Elaborado por Alberto Méndez Román. Fecha de elaboración 20 de diciembre de RESPONSABLE DEL DISEÑO Página 5 de 5