PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO INGENIERÌA EN SISTEMAS ASIGNATURA

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1 PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO INGENIERÌA EN SISTEMAS SEMESTRE ASIGNATURA 7mo SIMULACIÓN Y MODELOS CÓDIGO HORAS MAT TEORÍA PRÁCTICA LABORATORIO UNIDADES DE CRÉDITO PRELACIÓN MAT-30935/MAT OBJETIVO GENERAL Construir modelos aplicables al sistema real aplicando estrategias para su ensayo o simulación, con el fin de obtener conclusiones que permitan la optimización del sistema real. 2.- SINOPSIS DE CONTENIDO La asignatura facilitará los conocimientos para desarrollar modelos de simulación para la optimización de los modelos reales como herramienta de gestión. El contenido se estructura en siete (7) unidades : UNIDAD 1. Marco conceptual de sistemas. UNIDAD 2. Marco conceptual de simulación de sistemas. UNIDAD 3. Simulación de sistemas discretos. UNIDAD 4. Lenguaje de simulación. UNIDAD 5. Simulación de sistemas continuos. UNIDAD 6. Dinámica de sistemas. UNIDAD 7. Tendencias de la simulación de sistemas. 3.- ESTRATEGIAS METODOLÓGÍCAS GENERALES Diálogo Didáctico Real: Actividades presénciales (comunidades de aprendizaje), tutorías y actividades electrónicas. Diálogo Didáctico Simulado: Actividades de autogestión académica, estudio independiente y servicios de apoyo al estudiante. ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN La evaluación de los aprendizajes del estudiante y en consecuencia, la aprobación de la asignatura, vendrá dada por la valoración obligatoria de un conjunto de elementos, a los cuales se les asignó un valor porcentual de la calificación final de la asignatura. Se sugieren algunos indicadores y posibles técnicas e instrumentos de evaluación que podrá emplear el docente para tal fin. Realización de actividades teórico-prácticas. Experiencias vivénciales en el área Actividades de Auto-evaluación / co-evaluación y evaluación del estudiante

2 OBJETIVOS DE APRENDIZAJE CONTENIDO ESTRATEGIASDE EVALUACIÓN BIBLIOGRAFÍA Identificar las bases conceptuales de los diferentes modelos de simulación de sistemas enfatizando el proceso de construcción para cada uno de ellos. UNIDAD 1. MARCO CONCEPTUAL DE SISTEMAS. Fishman, G(1978). 1.1 Conceptos: Sistemas, sus modelos y simulación de sistemas Construcción de modelos: El proceso de construcción de modelos. Una clasificación de modelos. Simulación de sistemas continuos y discretos. Ejemplos Experiencias vivénciales en el área Limusa, Gordon, G. (1989). (1996).Métodos orientados Ediciones UPC. Kelton D: y LAW A(1992). Analysis. Edit. Mc Graw Hill. Describir la metodología de simulación de sistemas que permita la optimización del sistema real. UNIDAD 2. MARCO CONCEPTUAL DE SIMULACIÓN DE SISTEMAS. 2.1.Marco conceptual: La simulación como proceso experimental: experimentos y utilización de computadoras Metodología de simulación: Descripción de metodologías para estudios de simulación de sistemas. 2.3.Aplicaciones: Aplicaciones de la simulación de sistemas. Ejemplos. Experiencias vivénciales en el área Fishman, G (1978). Limusa. Gordon, G. (1989). (1996).Métodos orientados

3 Ediciones UPC. Kelton D: y LAW A.(1992). Analysis. Edit. Mc Graw Hill. Analizar los conceptos necesarios para construir modelos para simular sistemas desde una concepción de elementos discretos sujetos a abstracción. UNIDAD 3. SIMULACIÓN DE SISTEMAS DISCRETOS Modelado. Modelado de la aleatoriedad en sistemas discretos Variables estocásticas. Funciones de probabilidad. Generación de muestras de distribuciones aleatorias Métodos de Montecarlo: generación de números Pseudo aleatorios y aleatorios. Ejemplos de Aplicación del método de Montecarlo. Ahepe, J y García, M. (2006) Historia de la probabilidad y la estadística (III). Delta Publicaciones. Asociación de Historia de la Estadística y de la Probabilidad de España Fishman, G(1978). Limusa, Gordon, G. (1989). (1996).Métodos orientados Ediciones UPC. Kelton D: y LAW A.(1992) Análisis. Edit. Mc Graw Hill.

4 Sobol I. (1976).El Método de Montecarlo. Edit. MIR Diferenciar las características de los lenguajes de simulación destacando los modelos de sistemas discretos que permiten la implantación de la ingeniería del software UNIDAD 4. LENGUAJES DE SIMULACIÓN Metodología: construcción de modelos de simulación. Características generales de los lenguajes de simulación. 4.2.Análisis: Análisis algorítmico de las estrategias de simulación de sistemas discretos Diseño de modelos: Diseño de modelos de simulación de sistemas discretos: modelos de fenómenos de espera (colas), inventario, etc. Fishman, G(1978).. Limusa, Gordon, G. (1989). (1996).Métodos orientados Ediciones UPC. Kelton D: y LAW A. (1992) Analysis Edit. Mc Graw Hill

5 Representar la simulación en diferentes área utilizando ecuaciones aplicables en sistemas continuos. Interpretar la concepción de la dinámica de sistemas como modelo de producción y distribución en diferentes contextos. UNIDAD 5. SIMULACIÓN DE SISTEMAS CONTINUOS. 5.1 Ecuaciones: Ecuaciones diferenciales lineales a modelos continuos. Ejemplos. 5.2 Ecuaciones simultaneas. Ejemplo. Aplicaciones de sistemas continuos. UNIDAD 6. DINÁMICA DE SISTEMAS 6.1 Aplicación de la dinámica de sistemas Estructuras elementales, bucles de realimentación, retrasos, análisis de sistemas de realimentación Dinámica de sistemas aplicada: modelos de sistemas de producción y distribución, modelos de sistemas urbanos, modelos de economías nacionales. Ogata, K. (1987). Dinámica de Sistemas. Ed. Prentice Hall. Pritsker A. (1997) Introduction To Simulation. Edit. Pritsker Corporation. Schmith, J y R. Taylor. (1979)Análisis y Simulación de Sistemas Industriales. Edit. Trillas,. Shannon R. (1976).Systems Simulation: The Art & Science. Edit. Prentice Hall. Sobol I. (1976).El Método de Montecarlo. Edit. MIR Wait, J.(1978). El lenguaje de simulación Dare-P. Fundación Javier Barros Sierra, Centro de Investigación Prospectiva. Universidad de Texas. Digitalizado. Ogata, K. (1987). Dinámica de Sistemas. Ed. Prentice Hall. Pritsker A. (1997) Introduction To Simulation. Edit. Pritsker Corporation. Schmith, J y R. Taylor. (1979). Análisis y Simulación de Sistemas Industriales. Edit. Trillas, Shannon R.(1976). Systems Simulation: The Art & Science. Edit. Prentice Hall Wait, J.(1978). El lenguaje de simulación Dare-P. Fundación Javier Barros Sierra, Centro de

6 Caracterizar las nuevas tendencias de la simulación de sistemas reconociendo el sistema experto como una forma de simulación en el contexto de la inteligencia artificial UNIDAD 7. TENDENCIAS DE LA SIMULACIÓN DE SISTEMAS. 7.1 Tendencias actuales: Simulación e Inteligencia artificial. Breve introducción a la Inteligencia Artificial. 7.2.Representación: Formas de representación del conocimiento. 7.3 Sistemas expertos: estructura y lógica de funcionamiento. La Simulación como un sistema experto. Investigación Prospectiva. Universidad de Texas. Digitalizado. Martínez, N y Gómez, A (2001). Introducción a la inteligencia artificial: Sistemas expertos, redes neuronales artificiales y computación evolutiva. Universidad de Oviedo. Ogata, K. (1997).Dinámica de Sistemas. Ed. Prentice Hall. Pritsker A.(1997) Introduction To Simulation. Edit. Pritsker Corporation. Schmith, J y R. Taylor. (1979). Análisis y Simulación de Sistemas Industriales. Edit. Trillas, BIBLIOGRAFIA Ahepe, J y García, M. ( 2006) Historia de la probabilidad y la estadística (III). Delta Publicaciones. Asociación de Historia de la Estadística y de la Probabilidad de España Coss, R.(2005). Simulación: Un Enfoque Práctico. Edit. Limusa 2ª edición. Fishman, G(1978). Limusa, Gordon, G. (1989). (1996).Métodos orientados Ediciones UPC. Kelton D: y LAW A. (1992). Analysis Edit. Mc Graw Hill.. Martínez, N y Gómez, A.( 2001). Introducción a la inteligencia artificial: Sistemas expertos, redes neuronales artificiales y computación evolutiva. Universidad de Oviedo. Ogata, K. (1987). Dinámica de Sistemas. Ed. Prentice Hall. Pritsker A. (1997).Introduction To Simulation. Edit. Pritsker Corporation. Schmith, J y R. Taylor.(1997). Análisis y Simulación de Sistemas Industriales. Edit. Trillas. Shannon R.(1976). Systems Simulation: The Art & Science. Edit. Prentice Hall. Sobol I. (1976).El Método de Montecarlo. Edit. MIR Wait, J.(1978). El lenguaje de simulación Dare-P. Fundación Javier Barros Sierra, Centro de Investigación Prospectiva. Universidad de Texas. Digitalizado.

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