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1 CARTA DESCRIPTIVA Código: FO-MI-108 Versión: 3 Fecha: PRESENTACIÓN FACULTAD: Ingenierías PROGRAMA: Ingeniería de sistemas NOMBRE DEL CURSO: Electiva 1 Simulación y Modelación de Sistemas PLAN DE ESTUDIOS: IS02 CRÉDITOS 2 CÓDIGO DEL CURSO: (ISE100) ISE002 NIVEL: VII ÁREA O COMPONENTE DE FORMACIÓN: Especifica 2. JUSTIFICACIÓN DEL CURSO Para el análisis de diferentes sistemas y para facilitar la toma de decisiones, los modelos analíticos a veces no son suficientes para la modelación de sistemas complejos. Por lo tanto, se requieren metodologías que permitan incorporar las complejidades de estos sistemas, que faciliten su modelamiento sin necesidad de hacer suposiciones que simplifiquen en exceso el sistema, y que permitan manejar de una forma ágil y eficiente los aspectos probabilísticos de estos sistemas. Esta metodología es la simulación. Su empleo moderno se remonta hacia fines de 1940, cuando Von Neumann y Ulam acuñaron el término análisis de Monte Carlo para aplicarlo a una técnica matemática que usaban entonces en la resolución de ciertos problemas de protección nuclear que eran, o demasiado costosos para resolverse experimentalmente o de enorme complejidad para un tratamiento analítico. El análisis de Monte Carlo involucraba la solución de un problema matemático no probabilístico, mediante la simulación de un proceso estocástico cuyos momentos o distribuciones de probabilidad satisfacen las relaciones matemáticas del problema no probabilístico. Con la llegada de computadoras de gran velocidad, la simulación tomó otro significado aún, al surgir la posibilidad de experimentar con modelos matemáticos (que describen algún sistema de interés) en la computadora. Por vez primera, los sociólogos al igual que los físicos encontraron que podrían realizar experimentos controlados de laboratorio. Al simular en computadoras, surgieron innumerables aplicaciones y con ello, un número mayor de problemas teóricos y prácticos. Así por ejemplo, se dio origen a la simulación continua desde los laboratorios del MIT bajo la dirección de J. Forrester en la década de 1950 y unos años más tarde, la teoría de juegos de Nash. Este curso presenta las herramientas básicas para el análisis y estudio de sistemas que no se pueden modelar analíticamente, o que pudiéndose modelar de una manera analítica requieren de otros análisis para responder interrogantes del tipo que pasa si. Para poder realizar la simulación de un sistema se requiere hacer uso de herramientas y conceptos relacionados con la Estadística, los aspectos básicos de programación de computadores, el uso de hojas de cálculos y otras técnicas como los números aleatorios, la generación de variables aleatorias y el manejo de información, que se presentarán a lo largo del curso. Además, se requiere hacer uso de lenguajes de programación de uso general, y otros de uso especial para simulación. El estudio de la Simulación y Modelación de Sistemas está enmarcado en el proyecto educativo del programa de ingeniería de sistemas, el cual busca una sólida fundamentación del profesional en aspectos ingenieriles, en lo tecnológico, informático, comunicativo, de gestión organizacional, de humanismo e investigación que le permita la integración y el aprovechamiento de los saberes. El curso de Simulación y Modelación de Sistemas esta articulado a otros cursos de la carrera como Ingeniería

2 del Software, Matemática Discreta y Calculo Diferencial e Integral. 3. OBJETIVOS Y COMPETENCIAS ESENCIALES Objetivos esenciales Competencias esenciales Diseñar modelos de simulación que representen sistemas reales y que permitan realizar experimentos, para estudiar las problemáticas asociadas a él. Componer un conjunto de hipótesis acerca del funcionamiento del sistema, expresado con relaciones matemáticas o lógicas entre los objetos de interés del sistema. Analizar situaciones reales, apoyándose en los conceptos básicos de modelación de sistemas discretos, continuos y agentes sociales, con la ayuda del computador. Modelar diferentes escenarios de las situaciones bajo estudio, apoyándose en lenguajes de uso general. Desarrollar implementaciones de sistemas discretos, continuos y de agentes mediante el uso adecuado de herramientas de simulación según el tipo de problema a resolver. Confeccionar posibles escenarios de solución a problemas identificados en diferentes situaciones reales, al tiempo que se evalúa el impacto que dichas soluciones suponen en el sistema real. Diseña modelos de simulación que representen sistemas reales y que permitan realizar experimentos, para estudiar las problemáticas asociadas a él. Compone un conjunto de hipótesis acerca del funcionamiento del sistema, expresado con relaciones matemáticas o lógicas entre los objetos de interés del sistema. Analiza situaciones reales, apoyándose en los conceptos básicos de modelación de sistemas discretos, continuos y agentes sociales, con la ayuda del computador. Modela diferentes escenarios de las situaciones bajo estudio, apoyándose en lenguajes de uso general. Desarrolla implementaciones de sistemas discretos, continuos y de agentes mediante el uso adecuado de herramientas de simulación según el tipo de problema a resolver. Confecciona posibles escenarios de solución a problemas identificados en diferentes situaciones reales, al tiempo que se evalúa el impacto que dichas soluciones suponen en el sistema real. 4. OBJETIVOS Y COMPETENCIAS COMPLEMENTARIAS Objetivos complementarios Competencias complementarias Identificar problemas de investigación que estén dentro de la temática del curso, aplicando herramientas de análisis y presentación de resultados. resultados. Definir positivamente la participación en grupos o semilleros de investigación que permitan aplicar los conocimientos adquiridos en el curso en un contexto del método científico. Crear ponencias para seminarios y congresos de la línea del curso y/o entregar los trabajos con excelente ortografía y redacción, y que cumplan con normas ICONTEC o formatos de revistas científicas. Experimentar las actividades propuestas para el logro de los objetivos esenciales bajo la consideración de criterios de consistencia, originalidad, puntualidad y respeto. Identifica problemas de investigación que estén dentro de la temática del curso, aplicando herramientas de análisis y presentación de Define positivamente la participación en grupos o semilleros de investigación que permitan aplicar los conocimientos adquiridos en el curso en un contexto del método científico. Crea ponencias para seminarios y congresos de la línea del curso y/o entregar los trabajos con excelente ortografía y redacción, y que cumplan con normas ICONTEC o formatos de revistas científicas. Experimenta las actividades propuestas para el logro de los objetivos esenciales bajo la consideración de criterios de consistencia, originalidad, puntualidad y respeto. Discute mediante participación activa en las

3 Discutir mediante participación activa en las actividades de clase, a través de reflexiones y trabajos colaborativos. Diferenciar y evaluar posibles herramientas computacionales que puedan apoyar la ejecución del curso. Aplicar los conocimientos adquiridos en el curso, dentro de situaciones de la vida real. Concebir el conocimiento aprendido en el curso para aplicación en otras ramas de la ingeniería y en proyectos de investigación. actividades de clase, a través de reflexiones y trabajos colaborativos. Diferencia y evalúa posibles herramientas computacionales que puedan apoyar la ejecución del curso. Aplica los conocimientos adquiridos en el curso, dentro de situaciones de la vida real. Concibe el conocimiento aprendido en el curso para aplicación en otras ramas de la ingeniería y en proyectos de investigación. 5. UNIDADES DE APRENDIZAJE UNIDAD 1 SIMULACIÓN DISCRETA Introducción a la simulación. Conceptos básicos. Números aleatorios. Simulación de eventos discretos. Principios básicos Herramientas estadísticas para la simulación (Generación de números aleatorios y de variables aleatorias) Aplicaciones de la simulación (Sistemas de colas y sistemas de inventarios) Análisis de la simulación Validación y verificación de la simulación Herramientas para simulación discreta UNIDAD 2 SIMULACIÓN CONTINUA Dinámica de sistemas Diagramas Causales Diagramas de Flujos y Niveles Retardos, estrategias Experimentación y validación Herramientas para simulación continua UNIDAD 3 SIMULACIÓN BASADA EN AGENTES Agentes, Introducción Estado de los agentes Comportamiento Lenguaje de programación Herramientas para simulación basada en agentes 6. METODOLOGÍA Para este curso se adopta una metodología inscrita en el constructivismo, para que el estudiante (partiendo de sus conocimientos previos), logre construir los saberes propios de su área de formación a partir del análisis de casos de estudio en los cuales deberá desarrollar una serie de soluciones específicas donde pondrá en práctica los conocimientos adquiridos a lo largo de las lecciones que componen el curso. El estudiante asumirá la responsabilidad por su proceso de aprendizaje de manera autónoma y buscará espacios para la lectura y la reflexión de los temas abordados en el curso. Contará además con recursos en línea integrados a la Plataforma Educativa DICOM que servirán como material de apoyo a cada una de las lecciones. El curso se desarrollará mediante lecciones en las cuales el estudiante debe profundizar y aplicar sus conocimientos resolviendo casos de estudio donde contará con el acompañamiento del docente, previo estudio y lectura de los materiales educativos dispuestos para cada lección.

4 Se contará con una agenda de trabajo preestablecida, materiales, documentos, talleres y actividades individuales y grupales, así como objetos multimediales de aprendizaje que apuntan a la generación de aprendizaje autónomo, publicados en la plataforma virtual DICOM del Departamento de Informática. El profesor realizará presentación magistral de los temas y solución de problemas con la participación de los estudiantes, para ilustrar la parte teórica, donde los conocimientos adquiridos en la clase teórica serán implementados en el software correspondiente al tipo de simulación discreta, continua, y basada en agentes, en los talleres prácticos. Una discusión sobre los resultados entregados en las clases teóricas y en los talleres prácticos, propiciaran la participación de los estudiantes para la asimilación de los conceptos enseñados y la realización de trabajos por cada tema llevaran a la profundización necesaria para la aprehensión del conocimiento y experiencia asociados. Parte de los logros de aprendizaje, se centran en el trabajo en equipo de los estudiantes, donde el trabajo y la discusión grupal forman parte fundamental del proceso de aprendizaje para la clasificación, formulación y solución de problemas asociados a sistemas complejos dentro de la simulación discreta, continua y basada en agentes. Los estudiantes desarrollarán trabajos de simulación por fuera de clase que forman parte de los trabajos prácticos y el proyecto final donde se integran todos los conocimientos del curso. 7. PROCESO DE EVALUACIÓN La Universidad consciente de la necesidad de promover a las personas desde sus capacidades y destrezas sin descuidar el aspecto académico de los mismos, propone la evaluación cualitativa como posibilidad legítima de acompañar y validar todos los procesos formativos y académicos. En ese sentido, el capítulo X del reglamento estudiantil es claro al respecto. Dado que el curso es de tipo teórico-práctico, la evaluación del mismo estará sujeta a la examinación de conocimientos teniendo en cuenta la componente práctica de la asignatura, con las siguientes actividades: La evaluación se hará por medio de talleres prácticos y actividades, tanto de trabajo en clase, como de trabajo independiente, y pruebas acumulativas individuales (PACI) donde el mismo estudiante valorará sus adquisiciones y dará cuenta de su real avance en la simulación de sistemas. Los talleres y actividades de trabajo individual serán los propuestos en la guía de actividades y otros complementados por el docente del curso y serán de obligatoria entrega mediante la plataforma educativa DICOM. Las pruebas PACI también serán de obligatorio cumplimiento en las fechas establecidas. Durante el semestre, el estudiante desarrollará diferentes proyectos en grupo aplicados a la representación de sistemas discretos, continuos y de agentes. 8. BIBLIOGRAFÍA Y CIBERGRAFÍA BÁSICA (TEXTOS Y CAPÍTULOS DE TEXTOS) DYNER R., ISAAC; ARANGO, SANTIAGO. (2004) Modelamiento para la simulación de sistemas socio-económicos y naturales. Unalmed. AZARANG, MOHAMMAD R.; GARCÍA DUNNA, EDUARDO. (1996.) Simulación y análisis de modelos estocásticos. Editorial McGraw Hill, primera edición en español, México ARTÍCULOS DE REVISTAS INDEXADAS

5 Guillemette, Y. (January 01, 2010). A Simulation Model of Federal, Provincial and Territorial Government Accounts for the Analysis of Fiscal-Consolidation Strategies in Canada. Burniaux, J.-M., Martin, J., Nicoletti, G., & Oliveira-Martins, J. (January 01, 1991). The Costs of Policies to Reduce Global Emissions of CO2: Initial Simulation Results with GREEN. 10. BIBLIOGRAFÍA EN IDIOMAS EXTRANJEROS Ross, S. M. (2006). Simulation. Amsterdam: Elsevier Academic Press. Henderson, S. G., & Nelson, B. L. (2006). Simulation. Amsterdam: Elsevier. 11. BIBLIOGRAFÍA Y CIBERGRAFÍA COMPLEMENTARIA LAW, AVERILL M. AND W. DAVID KELTON. Simulation modeling and analysis. McGraw-Hill, Inc, second edition, ELABORADA POR: WALTER HUGO ARBOLEDA MAZO,PAOLA ANDREA SÁNCHEZ MODIFICACION POSTERIOR: WALTER HUGO ARBOLEDA MAZO (MARZO 15 DE 2014) FECHA DE ELABORACIÓN: 29 DE JULIO DE 2011

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