Simulación ISC. Profr. Pedro Pablo Mayorga

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Simulación ISC. Profr. Pedro Pablo Mayorga"

Transcripción

1 Simulación ISC Profr. Pedro Pablo Mayorga

2 Ventajas 1. Es un proceso relativamente eficiente y flexible. 2. Puede ser usada para analizar y sintetizar una compleja y extensa situación real, pero no puede ser empleada para solucionar un modelo de análisis cuantitativo convencional. 3. En algunos casos la simulación es el único método disponible. 4. Los modelos de simulación se estructuran y nos resuelve en general problemas trascendentes. 5. Los directivos requieren conocer como se avanza y que opciones son atractivas; el directivo con la ayuda del computador puede obtener varias opciones de decisión. 6. La simulación no interfiere en sistemas del mundo real. 7. La simulación permite estudiar los efectos interactivos de los componentes individuales o variables para determinar las más importantes. 8. La simulación permite la inclusión de complicaciones del mundo real.

3 Desventajas 1. Un buen modelo de simulación puede resultar bastante costoso; a menudo el proceso de desarrollar un modelo es largo y complicado. 2. La simulación no genera soluciones óptimas a problemas de análisis cuantitativos, en técnicas como cantidad económica de pedido, programación lineal o PERT. Por ensayo y error se producen diferentes resultados en repetidas corridas en el computador. 3. Los directivos generan todas las condiciones y restricciones para analizar las soluciones. El modelo de simulación no produce respuestas por si mismo. 4. Cada modelo de simulación es único. Las soluciones e inferencias no son usualmente transferibles a otros problemas. 5. Siempre quedarán variables por fuera y esas variables (si hay mala suerte) pueden cambiar completamente los resultados en la vida real que la simulación no previó en ingeniería se minimizan riesgos, no se evitan.

4 Unidad I Introducción a la Simulación

5 Introducción 1/5 Las primeras referencias sobre simulación se encuentran hacia el año 1940, cuando Von Neumann y Ullman trabajaron sobre la simulación del flujo de neutrones para la construcción de la bomba atómica en el proyecto Montecarlo. Desde entonces se conocían las técnicas de simulación como procesos Montecarlo, aunque en la actualidad se diferencian ambas cosas, siendo los segundos un tipo particular de simulación. También se realizó un proceso de simulación para el proyecto APOLLO dentro del plan espacial de la N.A.S.A, acerca del movimiento dentro de la atmósfera de la luna.

6 Introducción 2/5 Actualmente, la simulación es una poderosa técnica para la resolución de problemas. Sus orígenes están en la teoría de muestreo estadístico y análisis de sistemas físicos probabilísticos complejos. El aspecto común de ambos es el uso de números y muestras aleatorias para aproximar soluciones.

7 Introducción 3/5 Una de las más famosas aplicaciones de muestras aleatoria s, ocurre durante la segunda guerra mundial, cuando la simulación se utilizó para estudiar el flujo de neutrones dentro del desarrollo de la bomba atómica. Esta investigación era secreta y le dieron un nombre en código: Monte Carlo. Este nombre se mantiene, y durante mucho tiempo se usaba para hacer referencia a algunos esfuerzos en simulación. Pero el término métodos Monte Carlo, se refiere actualmente a una rama de las matemáticas experimentales que trata con experimentos de números aleatorios, mientras que el término simulación, o simulación de sistemas, cubre una técnica de análisis más práctico, y es lo que vamos a estudiar.

8 Introducción 4/5 Vamos a ver técnicas que utilizan los computadores para imitar, o simular, el comportamiento de sistemas del mundo real. Para estudiar científicamente estos sistemas, a menudo se han de hacer una serie de suposiciones acerca de cómo trabaja éste. Estas suposiciones que usualmente toman la forma de relaciones matemáticas o lógicas, constituyen un modelo que va a ser usado para intentar comprender el comportamiento del sistema correspondiente.

9 Introducción 5/5 Si las relaciones que componen el modelo son suficientemente simples, es posible usar métodos matemáticos (tales como álgebra, cálculo o teoría de la probabilidad) para obtener una información exacta de las cuestiones de interés; a esto se le llama solución analítica. Sin embargo, la mayoría de los sistemas del mundo real son demasiado complejos y normalmente los modelos realistas de los mismos, no pueden evaluarse analíticamente. Lo que se puede hacer es estudiar dichos modelos mediante simulación. En una simulación se utiliza el ordenador para experimentar con un modelo numéricamente, de forma que con los resultados obtenidos se haga una estimación de las características del sistema.

10 Definición 1/2 Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo. Thomas H. Taylor

11 Definición 2/2 Simulación es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentos con este modelo con el propósito de entender el comportamiento del sistema o evaluar varias estrategias con las cuales se puede operar el sistema. Robert e. Shannon

12 Importancia 1/2 A través de un estudio de simulación, se puede estudiar el efecto de cambios internos y externos del sistema, al hacer alteraciones en el modelo del sistema y observando los efectos de esas alteraciones en el comportamiento del sistema. Una observación detallada del sistema que se está simulando puede conducir a un mejor entendimiento del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias que mejoren la operación y eficiencia del sistema. La simulación de sistemas complejos puede ayudar a entender mejor la operación del sistema, a detectar las variables más importantes que interactuan en el sistema y a entender mejor las interrelaciones entre estas variables.

13 Importancia 2/2 La técnica de simulación puede ser utilizada para experimentar con nuevas situaciones, sobre las cuales tiene poca o ninguna información. A través de esta experimentación se puede anticipar mejor a posibles resultados no previstos. Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema, la simulación puede ser usada para anticipar cuellos de botella o algún otro problema que puede surgir en el comportamiento del sistema. En simulación cada variable puede sostenerse constante excepto algunas cuya influencia está siendo estudiada. Como resultado el posible efecto de descontrol de las variables en el comportamiento del sistema necesitan no ser tomados en cuenta. Como frecuentemente debe ser hecho cuando el experimento está desarrollado sobre un sistema real.

14 Aplicaciones 1/6 Las áreas de aplicación de la simulación son muy amplias, numerosas y diversas, por ejemplo: Análisis del impacto ambiental causado por diversas fuentes Análisis y diseño de sistemas de manufactura Análisis y diseño de sistemas de comunicaciones.

15 Aplicaciones 2/6 Evaluación del diseño de organismos prestadores de servicios públicos (por ejemplo: hospitales, oficinas de correos, telégrafos, casas de cambio, etc.). Análisis de sistemas de transporte terrestre, marítimo o por aire. Análisis de grandes equipos de cómputo.

16 Aplicaciones 3/6 Análisis de un departamento dentro de una fábrica. Adiestramiento de operadores (centrales carboeléctricas, termoeléctricas, nucleoeléctricas, aviones, etc.). Análisis de sistemas de acondicionamiento de aire.

17 Aplicaciones 4/6 Planeación para la producción de bienes. Análisis financiero de sistemas económicos. Evaluación de sistemas tácticos o de defensa militar.

18 Aplicaciones 5/6 Simulación de tráfico en calles con cruces con o sin semáforo. (Antigua Fuente Mactumactza) Control de semáforos y trazado de calles para eficientar el flujo automovilístico. (Cruce/Fuente de Plaza del Sol) Simulación de movimientos telúricos en edificios.

19 Aplicaciones 6/6 Simulación de Líneas de Espera. Simulación de flujo de personas en un edificio ante una situación de riesgo (terremoto, incendio) Simulación de procesos biológicos y del organismo humano Visitas virtuales

20 Cuándo se usa? 1/2 1.- No existe una completa formulación matemática del problema o los métodos analíticos para resolver el modelo matemático no se han desarrollado aún. Muchos modelos de líneas de espera corresponden a esta categoría. 2.- Los métodos analíticos están disponibles, pero los procedimientos matemáticos son tan complejos y difíciles, que la simulación proporciona un método más simple de solución. 3.- Las soluciones analíticas existen y son posibles, pero están mas allá de la habilidad matemática del personal disponible El costo del diseño, la prueba y la corrida de una simulación debe entonces evaluarse contra el costo de obtener ayuda externa.

21 Cuándo se usa? 2/2 4.- Se desea observar el trayecto histórico simulado del proceso sobre un período, además de estimar ciertos parámetros. 5.- La simulación puede ser la única posibilidad, debido a la dificultad para realizar experimentos y observar fenómenos en su entorno real, por ejemplo, estudios de vehículos espaciales en sus vuelos interplanetarios. 6.- Se requiere la aceleración del tiempo para sistemas o procesos que requieren de largo tiempo para realizarse. La simulación proporciona un control sobre el tiempo, debido a que un fenómeno se puede acelerar o retardar según se desee.

22 Conceptos 1/3 MODELACION Es aquello que sirve para representar o describir otra cosa, es decir crea prototipos (primer diseño). El modelo puede tener una forma semejante o ser totalmente distinto del objeto real.

23 Conceptos 2/3 MODELO Un modelo se puede definir como una representación simplificada de un sistema real, un proceso o una teoría, con el que se pretende aumentar su comprensión hacer predicciones y posiblemente ayudar a controlar el sistema.

24 Conceptos 3/3 Existen tres formas de modelos: Icónico: versión a escala del objeto real y con sus propiedades relevantes más o menos representadas. Analógico: modelo con apariencia física distinta al original, pero con comportamiento representativo. Analítico: relaciones matemáticas o lógicas que representen leyes físicas que se cree gobiernan el comportamiento de la situación bajo investigación.

25 Metodología 1/9 La simulación como tal es un proceso y en general consta de las siguientes etapas: Definición del sistema Formulación del modelo Colección de datos Implementación del modelo en la computadora Validación Experimentación Interpretación Documentación

26 Metodología 2/9 Definición del sistema: Para tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis preliminar de éste, con el fin de determinar la interacción 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. Regresar

27 Metodología 3/9 Formulación del modelo : Una vez definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, se define y construye 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 el modelo. Regresar

28 Metodología 4/9 Colección de datos : Es importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados. Regresar

29 Metodología 5/9 Implementación del modelo en la computadora Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algún lenguaje como: C/C++ (Librerías: VTK / OpenGL) Fortran Java O se utiliza algún paquete como CPN Tools Maya Vensim Stella ithink Simula Simscript Regresar

30 Metodología 6/9 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. Regresar

31 Metodología 7/9 Experimentación La experimentación con el modelo se realiza después que éste haya sido validado. La experimentación consiste en generar los datos deseados y en realizar un análisis de sensibilidad de los índices requeridos. Regresar

32 Metodología 8/9 Interpretación : En esta etapa del estudio, se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base a esto se toma una decisión. Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación ayuda a soportar decisiones del tipo semi-estructurado. Regresar

33 Metodología 9/9 Documentación : Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a la documentación del tipo técnico y la segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado. Regresar

Prácticas de Simulación (Sistemas) Autor: M. en C. Luis Ignacio Sandoval Paéz

Prácticas de Simulación (Sistemas) Autor: M. en C. Luis Ignacio Sandoval Paéz 1 Prácticas de Simulación (Sistemas) Autor: M. en C. Luis Ignacio Sandoval Paéz 2 ÍNDICE Introducción 3 Aplicaciones de la Simulación 3 La Metodología de la Simulación por Computadora 5 Sistemas, modelos

Más detalles

Aplicaciones de la Investigación de Operaciones y Sistemas en Organizaciones Peruanas. Lic. Jaime Alcalde Chigne (UNMSM) jalcaldech@gmail.

Aplicaciones de la Investigación de Operaciones y Sistemas en Organizaciones Peruanas. Lic. Jaime Alcalde Chigne (UNMSM) jalcaldech@gmail. Aplicaciones de la Investigación de Operaciones y Sistemas en Organizaciones Peruanas Lic. Jaime Alcalde Chigne (UNMSM) jalcaldech@gmail.com Introducción De la información acerca de la Visión, Misión y

Más detalles

Simulación y Modelos Estocásticos

Simulación y Modelos Estocásticos y Modelos Estocásticos Héctor Allende O!"# $# %#&' ( ) *+,-+,,*,/ ) -++,,*,/ ) 0 1 %*++,,*,/ $2,/ 04 %! 2! 5,,#6)5 1 Conceptos básicos: fundamentos de modelos de simulación y del modelado de sistemas complejos,

Más detalles

La simulación de procesos en ingeniería química

La simulación de procesos en ingeniería química La simulación de procesos en ingeniería química García González Juan Manuel Ibarra Castro Pablo Félix Flores Ma. Guadalupe Ríos Moreno Gustavo Unidad Académica de Ciencias Químicas Universidad Autónoma

Más detalles

SIMULACIÓN CAPITULO 3 LECTURA 6.3. SIMULACIÓN Y ANÁLISIS DE MODELOS ESTOCÁSTICOS Azarang M., Garcia E. Mc. Graw Hill. México 3.

SIMULACIÓN CAPITULO 3 LECTURA 6.3. SIMULACIÓN Y ANÁLISIS DE MODELOS ESTOCÁSTICOS Azarang M., Garcia E. Mc. Graw Hill. México 3. LECTURA 6.3 SIMULACIÓN Y ANÁLISIS DE MODELOS ESTOCÁSTICOS Azarang M., Garcia E. Mc. Graw Hill. México CAPITULO 3 SIMULACIÓN 3.1 INTRODUCCIÓN Simulación es el desarrollo de un modelo lógico-matemático de

Más detalles

Sistemas, modelos y simulación

Sistemas, modelos y simulación Sistemas, modelos y simulación Introducción I Un SISTEMA es una colección de entidades (seres o máquinas) que actúan y se relacionan hacia un fin lógico. Ejemplo: Un banco con: Cajeros [comerciales] [cajas

Más detalles

Simulación Discreta Estocástica Tutor: Deivis Galván

Simulación Discreta Estocástica Tutor: Deivis Galván Capitulo 1 Simulación Discreta Estocástica Tutor: Deivis Galván OBJETIVOS Al aprobar la asignatura el alumno será capaz de: Conocer, comprender y aplicar los principios del modelado de sistemas complejos

Más detalles

Software de Simulación aplicado a entornos de e-learning

Software de Simulación aplicado a entornos de e-learning Software de Simulación aplicado a entornos de e-learning 2009 Laboratorio de Investigación de Software Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba Titulo del Proyecto Software de Simulación

Más detalles

CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL

CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL Cnel. R.L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: 054-15-4492-6252 Fax: 054-11-4433-4202 Mail: consultas@mgmconsultores.com.ar

Más detalles

INGENIERIA EN INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES CLAVE MATERIA OBJETIVO

INGENIERIA EN INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES CLAVE MATERIA OBJETIVO INGENIERIA EN INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES CLAVE MATERIA OBJETIVO SCE - 0418 SCM - 0414 SCC-0428 ACM - 0403 SCB - 0421 SCV - 0407 ACU-0402 Introducción a la ingeniería en sistemas computacionales

Más detalles

PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN

PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN PLANEACIÓN DE SISTEMAS INFORMÁTICOS ING. KARINA RAMÍREZ DURÁN Diagrama de Gantt Fue desarrollada por Henry L. Gantt, durante la primera guerra mundial. Con estas graficas Gantt procuro resolver el problema

Más detalles

Conceptos básicos, modelos y simulación

Conceptos básicos, modelos y simulación Capítulo 1 Conceptos básicos, modelos y simulación por Angel Manuel Felicísimo, biólogo http://www.etsimo.uniovi.es/~feli/ Introducción Los sistemas de información geográfica manejan información territorial

Más detalles

13. Técnicas de simulación mediante el método de Montecarlo

13. Técnicas de simulación mediante el método de Montecarlo 13. Técnicas de simulación mediante el método de Montecarlo Qué es la simulación? Proceso de simulación Simulación de eventos discretos Números aleatorios Qué es la simulación? Simulación = técnica que

Más detalles

Analizar, desarrollar y programar modelos matemáticos, estadísticos y de simulación.

Analizar, desarrollar y programar modelos matemáticos, estadísticos y de simulación. PERFIL PROFESIONAL Analizar, desarrollar y programar modelos matemáticos, estadísticos y de simulación. Reconocer y guiarse por los aspectos sociales, profesionales y éticos en su entorno. Dirigir y coordinar

Más detalles

Fundamentos Básicos de Monte Carlo N-Particle.

Fundamentos Básicos de Monte Carlo N-Particle. Capítulo. Fundamentos Básicos de Monte Carlo -Particle.. Historia. El método de Monte Carlo debe su nombre a la cuidad de Montecarlo en Mónaco donde se juega la ruleta, el juego de azar que genera números

Más detalles

1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Investigación de Operaciones. Carrera: Ingeniería en Sistemas Computacionales

1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Investigación de Operaciones. Carrera: Ingeniería en Sistemas Computacionales 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: (Créditos) SATCA 1 Investigación de Operaciones SCC-1013 2-2 - 4 Ingeniería en Sistemas Computacionales 2.- PRESENTACIÓN

Más detalles

CARTA DESCRIPTIVA Código: FO-MI-108 Versión: 3 Fecha: 25-10-2013

CARTA DESCRIPTIVA Código: FO-MI-108 Versión: 3 Fecha: 25-10-2013 CARTA DESCRIPTIVA Código: FO-MI-108 Versión: 3 Fecha: 25-10-2013 1. PRESENTACIÓN FACULTAD: Ingenierías PROGRAMA: Ingeniería de sistemas NOMBRE DEL CURSO: Electiva 1 Simulación y Modelación de Sistemas

Más detalles

UNIDAD I INTRODUCCIÓN. Funciones y aplicaciones de la estadística

UNIDAD I INTRODUCCIÓN. Funciones y aplicaciones de la estadística UNIDAD I INTRODUCCIÓN Funciones y aplicaciones de la estadística 1 INTRODUCCIÓN Hay varias razones por las que el alcance de la estadística y la necesidad de estudiar la estadística han crecido de manera

Más detalles

CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL

CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL CURSO DE DISEÑO PARA SIX SIGMA (DFSS) UTILIZANDO CRYSTAL BALL Cnel. Ramón L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: 054-15-5468-3369 Fax: 054-11-4433-4202 Mail: mgm_consultas@mgmconsultores.com.ar

Más detalles

CURSO: MS-PROJECT Y CRYSTAL BALL EN ADMINISTRACION DE PROYECTOS

CURSO: MS-PROJECT Y CRYSTAL BALL EN ADMINISTRACION DE PROYECTOS MANAGEMENT CONSULTORES CURSO: MS-PROJECT Y CRYSTAL BALL EN ADMINISTRACION DE PROYECTOS Cnel. R.L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: 054-11-15-5468-3369 Fax: 054-11-4433-4202 Mail: mgm_consultas@mgmconsultores.com.ar

Más detalles

TECNICAS DE CONTROL Y LA INFORMACION

TECNICAS DE CONTROL Y LA INFORMACION TECNICAS DE CONTROL Y LA INFORMACION Técnicas para el control Entre las diferentes técnicas de control se pueden mencionar las siguientes: Contabilidad Auditoria Presupuestos Reportes, informes Formas

Más detalles

TIMSS 11.2 DESCRIPCIÓN DE LO EVALUADO EN LOS DOMINIOS DE CONTENIDO MATEMÁTICA Números Incluye la comprensión del proceso de contar, de las maneras de representar los números, de las relaciones entre éstos

Más detalles

Introducción a la Investigación Operativa. Enfoque Metodológico y los procesos decisorios

Introducción a la Investigación Operativa. Enfoque Metodológico y los procesos decisorios 1. Introducción A partir de la primera revolución industrial, se produce el crecimiento de la complejidad organizacional Surge la tendencia al crecimiento de los subsistemas en forma autónoma, con sus

Más detalles

La simulación computarizada como herramienta didáctica de amplias posibilidades. Utilization of Computerized Simulation as a Didactic Tool

La simulación computarizada como herramienta didáctica de amplias posibilidades. Utilization of Computerized Simulation as a Didactic Tool La simulación computarizada como herramienta didáctica de amplias posibilidades Utilization of Computerized Simulation as a Didactic Tool Autores: M.Sc. Lilia Ester Rodríguez Chávez (liliaester@infomed.sld.cu)

Más detalles

COMPETENCIAS DISCIPLINARES BÁSICAS DEL SISTEMA NACIONAL DE BACHILLERATO

COMPETENCIAS DISCIPLINARES BÁSICAS DEL SISTEMA NACIONAL DE BACHILLERATO COMPETENCIAS DISCIPLINARES BÁSICAS DEL SISTEMA NACIONAL DE BACHILLERATO Junio de 2008 Presentación El documento Competencias Genéricas que Expresan el Perfil del Egresado de la EMS incluye las competencias

Más detalles

FACULTAD DE INGENIERÍA Programa de Ingeniería de Sistemas Syllabus

FACULTAD DE INGENIERÍA Programa de Ingeniería de Sistemas Syllabus INFORMACIÓN GENERAL Área de formación Núcleo de Contenido Núcleo de Conocimiento Núcleo Temático Profesional Especifica Ingeniería Aplicada Operativa Modelación Semestre IX Número de Créditos Académicos

Más detalles

Primera clase. Introducción. Pert

Primera clase. Introducción. Pert Primera clase Introducción Admitiendo que la ejecución de un proyecto o elaboración se puede subdividir en planear, programar y controlar, hablando de manera clásica (ya hablaremos del componente dinámico

Más detalles

MUESTREO TIPOS DE MUESTREO

MUESTREO TIPOS DE MUESTREO MUESTREO En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de

Más detalles

HERRAMIENTAS Y TECNICAS DE LA PLANEACIÓN

HERRAMIENTAS Y TECNICAS DE LA PLANEACIÓN HERRAMIENTAS Y TECNICAS DE LA PLANEACIÓN Análisis del Entorno. Es el análisis de grandes cantidades de información del medio ambiente para detectar tendencias emergentes y crear escenarios. Análisis del

Más detalles

1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Ingeniería Forestal. Clave de la asignatura: SATCA: 2-3-5 2.- PRESENTACIÓN. Caracterización de la asignatura.

1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Ingeniería Forestal. Clave de la asignatura: SATCA: 2-3-5 2.- PRESENTACIÓN. Caracterización de la asignatura. 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Investigación de Operaciones. Ingeniería Forestal. FOD-1023 SATCA: 2-3-5 2.- PRESENTACIÓN. Caracterización de la asignatura.

Más detalles

Desarrollo de un sistema capaz de optimizar rutas de entrega utilizando algoritmos genéticos

Desarrollo de un sistema capaz de optimizar rutas de entrega utilizando algoritmos genéticos MT 6 Desarrollo de un sistema capaz de optimizar rutas de entrega utilizando algoritmos genéticos Rosario Baltazar 1 Judith Esquivel Vázquez 2 Andrea Rada 3 Claudia Díaz 4 Resumen Durante los últimos 15

Más detalles

SEMESTRE: CREDITOS: 3 HORAS PRESENCIALES: 3 Horas de Acompañamiento: 1 TOTAL HORAS/ Semana: 4 CODIGO: 612007954 PROBLEMA

SEMESTRE: CREDITOS: 3 HORAS PRESENCIALES: 3 Horas de Acompañamiento: 1 TOTAL HORAS/ Semana: 4 CODIGO: 612007954 PROBLEMA FACULTAD DE INGENIERÍA Programa de Ingeniería de Sistemas NUCLEO DE CONTENIDO: Básicas de Ingeniería NUCLEO DE CONOCIMIENTO: Investigación de Operaciones. NUCLEO TEMÀTICO: Modelación (Simulación) SEMESTRE:

Más detalles

Programa de Estudio: Ingeniería en Sistemas Computacionales.

Programa de Estudio: Ingeniería en Sistemas Computacionales. Ingeniería en Sistemas Computacionales 1. DEFINICIÓN DEL PROGRAMA EDUCATIVO. La ingeniería en sistemas computacionales es una disciplina que estudia los fenómenos reales con el propósito de analizar, modelar

Más detalles

GANTT, PERT y CPM. Figura 5.3: Carta GANTT 3.

GANTT, PERT y CPM. Figura 5.3: Carta GANTT 3. GANTT, PERT y CPM Características Conseguir una buena programación es un reto, no obstante es razonable y alcanzable. Ella debe tener el compromiso del equipo al completo, para lo cual se recomienda que

Más detalles

MARCO METODOLÓGICO CAPITULO III

MARCO METODOLÓGICO CAPITULO III MARCO METODOLÓGICO CAPITULO III CAPITULO III MARCO METODOLÓGICO En esta sección se presenta el tipo de investigación, las técnicas de recolección de datos y finalmente la metodología utilizada para el

Más detalles

Tipos y características de los modelos

Tipos y características de los modelos 358 PñRTG V Procedimientos analíticos Intelligent Miner (http://www.software.ibm.com). El Intelligent Miner permite al usuario reconocer y clasificar correlaciones en sus datos almacenados al realizar

Más detalles

Metodologías de diseño de hardware

Metodologías de diseño de hardware Capítulo 2 Metodologías de diseño de hardware Las metodologías de diseño de hardware denominadas Top-Down, basadas en la utilización de lenguajes de descripción de hardware, han posibilitado la reducción

Más detalles

Hoy en día el uso de robots es común en distintas actividades, ya que estos

Hoy en día el uso de robots es común en distintas actividades, ya que estos CAPÍTULO 1 ANTECEDENTES 1.1 INTRODUCCIÓN Hoy en día el uso de robots es común en distintas actividades, ya que estos sistemas pueden someterse a trabajos pesados, repetitivos o peligrosos para el ser humano.

Más detalles

Simulación Monte Carlo

Simulación Monte Carlo Simulación Monte Carlo Modelado estocástico Cuando se realiza un análisis estático a un proyecto, una serie de supuestos y variables producen un resultado de valor único. Mientras que un análisis estocástico

Más detalles

Elementos de Investigación Operativa

Elementos de Investigación Operativa Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional San Francisco Tecnicatura Superior en Programación Elementos de Investigación Operativa PLANIFICACIÓN CICLO LECTIVO 2013 ÍNDICE ÍNDICE... 2 PROFESIONAL

Más detalles

UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS Y NATURALES INSTITUTO DE FÍSICA PROGRAMA DE ÓPTICA DE FOURIER Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN

UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS Y NATURALES INSTITUTO DE FÍSICA PROGRAMA DE ÓPTICA DE FOURIER Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS Y NATURALES INSTITUTO DE FÍSICA APROBADO EN EL CONSEJO DE FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS Y NATURALES ACTA 418 DEL 19 DE SEPTIEMBRE DE 2005. PROGRAMA

Más detalles

ETAPA DE PREPROCESADO. Generación de geometría. Generación de malla ETAPA DE RESOLUCIÓN. Definición de modelos físicos

ETAPA DE PREPROCESADO. Generación de geometría. Generación de malla ETAPA DE RESOLUCIÓN. Definición de modelos físicos La simulación de flujos mediante técnicas computacionales se convertirá en un futuro cercano en una de las herramientas de diseño más valoradas por ingenieros y arquitectos dada su eficacia y versatilidad.

Más detalles

ECONOMETRÍA FINANCIERA

ECONOMETRÍA FINANCIERA ECONOMETRÍA FINANCIERA CONTENIDO 1 2 3 4 5 6 7 Objetivo Introducción Las betas Financieras Capital Asset Pricing Model CAPM Arbitrage Princing Model APT Predicción con el Método de Montecarlo Solución

Más detalles

1 Conceptos Básicos de Señales y Sistemas

1 Conceptos Básicos de Señales y Sistemas CAPÍTULO 1 Conceptos Básicos de Señales y Sistemas Cuando se hace referencia a los conceptos de señales y sistemas, su aplicación es válida para una variedad amplia de disciplinas, tales como sismología,

Más detalles

Unidad II: Números pseudoaleatorios

Unidad II: Números pseudoaleatorios Unidad II: Números pseudoaleatorios 2.1 Métodos de generación de números Pseudoaleatorio Métodos mecánicos La generación de números aleatorios de forma totalmente aleatoria, es muy sencilla con alguno

Más detalles

Diseño de un estudio de investigación de mercados

Diseño de un estudio de investigación de mercados Diseño de un estudio de investigación de mercados En cualquier diseño de un proyecto de investigación de mercados, es necesario especificar varios elementos como las fuentes a utilizar, la metodología,

Más detalles

Este documento describe el proceso completo a seguir para analizar la existencia de una relación lógica entre dos variables. www.fundibeq.

Este documento describe el proceso completo a seguir para analizar la existencia de una relación lógica entre dos variables. www.fundibeq. DIAGRAMA DE DISPERSIÓN 1.- INTRODUCCIÓN Este documento describe el proceso completo a seguir para analizar la existencia de una relación lógica entre dos variables. Describe la construcción de los Diagramas

Más detalles

Tema 1: Introducción a la Estadística

Tema 1: Introducción a la Estadística Tema 1: Introducción a la Estadística Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 1: Introducción a la Estadística Curso 2009-2010

Más detalles

Estudio comparativo de los currículos de probabilidad y estadística español y americano

Estudio comparativo de los currículos de probabilidad y estadística español y americano Estudio comparativo de los currículos de probabilidad y estadística español y americano Jaldo Ruiz, Pilar Universidad de Granada Resumen Adquiere las mismas capacidades en Probabilidad y Estadística un

Más detalles

9.1.Los sistemas expertos. 9.2.Las redes neuronales artificiales. 9.3.Sistemas de inducción de reglas y árboles de decisión.

9.1.Los sistemas expertos. 9.2.Las redes neuronales artificiales. 9.3.Sistemas de inducción de reglas y árboles de decisión. TEMA 9 TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN CONTABLE 9.1.Los sistemas expertos. 9.2.Las redes neuronales artificiales. 9.3.Sistemas de inducción de reglas y árboles de

Más detalles

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS [TEMA

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS [TEMA 2011 UNED DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS [TEMA 7] Diseños con más de dos grupos independientes. Análisis de varianza con dos factores completamente aleatorizados 1 Índice 7.1 Introducción...

Más detalles

Palabras clave: Simulación. Modelos de Inventario. Modelado Visual Interactivo. Didáctica. Educación.

Palabras clave: Simulación. Modelos de Inventario. Modelado Visual Interactivo. Didáctica. Educación. Software de simulación de un modelo de inventario López, María Victoria Departamento de Informática. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura Universidad Nacional del Nordeste. 9 de Julio

Más detalles

Unidad III. Planificación del proyecto de software

Unidad III. Planificación del proyecto de software Planificación del proyecto de software Unidad III 3.1. Aplicación de herramientas para estimación de tiempos y costos de desarrollo de software: GANTT, PERT/CPM, uso de software para la estimación de tiempos

Más detalles

Investigación Operativa

Investigación Operativa Programa de la Asignatura: Investigación Operativa Código: 104 Carrera: Ingeniería en Computación Plan: 2008 Carácter: Obligatoria Unidad Académica: Secretaría Académica Curso: Segundo Año Segundo cuatrimestre

Más detalles

SUMILLAS DE ASIGNATURAS DE ESPECIALIDAD INFORMÁTICA I

SUMILLAS DE ASIGNATURAS DE ESPECIALIDAD INFORMÁTICA I SUMILLAS DE ASIGNATURAS DE ESPECIALIDAD INFORMÁTICA (Reestructurado a partir del 2006) PRIMER CICLO INFORMÁTICA I Esta asignatura tiene por objeto en conocer los elementos básicos de la informática. Unidades

Más detalles

STATMEDIA: UN CURSO MULTIMEDIA DE ESTADÍSTICA

STATMEDIA: UN CURSO MULTIMEDIA DE ESTADÍSTICA 27 Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa Lleida, 8-11 de abril de 2003 STATMEDIA: UN CURSO MULTIMEDIA DE ESTADÍSTICA M. Calvo, A.Villarroya, A.Miñarro, S.Vives, A.Arcas Departamento

Más detalles

Cuadernillo de Simulación. M. en C.Luis Ignacio Sandoval Paéz

Cuadernillo de Simulación. M. en C.Luis Ignacio Sandoval Paéz Cuadernillo de Simulación M. en C.Luis Ignacio Sandoval Paéz 1 Índice Introducción a la simulación. 1.1 Definiciones e importancia de la simulación en la Ingeniería. 1.2 Conceptos básicos de modelación.

Más detalles

capitulo3 MARCO TEÓRICO Para el diseño de la reubicación de los procesos se hará uso de la Planeación

capitulo3 MARCO TEÓRICO Para el diseño de la reubicación de los procesos se hará uso de la Planeación capitulo3 MARCO TEÓRICO Para el diseño de la reubicación de los procesos se hará uso de la Planeación Sistemática de Layout, SLP por sus siglas en inglés. Se hará uso de la simulación para comparar el

Más detalles

MODELACION Y ANALISIS DE PROCESOS EMPRESARIALES MAPE

MODELACION Y ANALISIS DE PROCESOS EMPRESARIALES MAPE MODELACION Y ANALISIS DE PROCESOS EMPRESARIALES MAPE Thomas A. Little Ph. D Traducción Autorizada por el Autor. Traductor: MANUEL H RAMIREZ Alta Via Consulting-América Latina La Modelación y Análisis de

Más detalles

1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Investigación de Operaciones. Ingeniería en Administración. Carrera: ADD-1025

1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Investigación de Operaciones. Ingeniería en Administración. Carrera: ADD-1025 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Investigación de Operaciones Ingeniería en Administración Clave de la asignatura: (Créditos) SATCA 1 ADD-1025 2 3 5 2.- PRESENTACIÓN Caracterización

Más detalles

Capítulo 2. Técnicas de Evaluación de la inversión en activos no circulantes.

Capítulo 2. Técnicas de Evaluación de la inversión en activos no circulantes. Capítulo 2. Técnicas de Evaluación de la inversión en activos no circulantes. 2.1 Generalidades. En la actualidad, en lo referente a las finanzas uno de los grandes problemas que los administradores y

Más detalles

Programación lineal 2º curso de Bachillerato Matemáticas aplicadas a las ciencias sociales

Programación lineal 2º curso de Bachillerato Matemáticas aplicadas a las ciencias sociales PROGRAMACIÓN LINEAL Índice: 1. Origen de la programación lineal------------------------------------------------------------- 1 2. Inecuaciones lineales. Interpretación geométrica -----------------------------------------

Más detalles

LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN POR QUÉ HAY TANTOS Y APARECEN NUEVOS? Por: Hanna Oktaba

LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN POR QUÉ HAY TANTOS Y APARECEN NUEVOS? Por: Hanna Oktaba LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN POR QUÉ HAY TANTOS Y APARECEN NUEVOS? Por: Hanna Oktaba La computadora, a diferencia de otras herramientas que en general apoyan el esfuerzo físico de los humanos, fue inventada

Más detalles

Administración de Operaciones I

Administración de Operaciones I 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Administración de Operaciones I Ingeniería Industrial INB-0404 4-0-8 2.- HISTORIA

Más detalles

procesos, para la creación de bienes y/o prestación de servicios que deben reunir los requerimientos de

procesos, para la creación de bienes y/o prestación de servicios que deben reunir los requerimientos de Estado del arte Ingeniería Industrial 1 La ingeniería industrial es una profesión que se encarga de la gestión del mejoramiento de la productividad de las organizaciones a través de la implementación de

Más detalles

Carrera: Clave de la asignatura: INB-0404 4-0-8. Participantes

Carrera: Clave de la asignatura: INB-0404 4-0-8. Participantes 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Administración de Operaciones I Ingeniería Industrial INB-0404 4-0-8 2.- HISTORIA

Más detalles

ANÁLISIS DINÁMICO DEL RIESGO DE UN PROYECTO

ANÁLISIS DINÁMICO DEL RIESGO DE UN PROYECTO ANÁLISIS DINÁMICO DEL RIESGO DE UN PROYECTO Por: Pablo Lledó Master of Science en Evaluación de Proyectos (University of York) Project Management Professional (PMP) Profesor de Project Management y Evaluación

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE TAMAULIPAS UNIDAD ACADÉMICA MULTIDISCIPLINARIA REYNOSA-RODHE SIMULACIÓN DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE TAMAULIPAS UNIDAD ACADÉMICA MULTIDISCIPLINARIA REYNOSA-RODHE SIMULACIÓN DE SISTEMAS UNIDAD MÉTODOS DE MONTECARLO II 2.1 Definición Los métodos de Montecarlo abarcan una colección de técnicas que permiten obtener soluciones de problemas matemáticos o físicos por medio de pruebas aleatorias

Más detalles

SIMULACIÓN. Texto Base de Teoría. Alfonso Urquía Moraleda

SIMULACIÓN. Texto Base de Teoría. Alfonso Urquía Moraleda SIMULACIÓN Texto Base de Teoría Alfonso Urquía Moraleda Departamento de Informática y Automática Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, UNED Juan del Rosal 16, 28040 Madrid, España E-mail:

Más detalles

IN4703 Gestión de Operaciones. Programación de Operaciones (Operations Scheduling)

IN4703 Gestión de Operaciones. Programación de Operaciones (Operations Scheduling) IN4703 Gestión de Operaciones Programación de Operaciones (Operations Scheduling) Lineamientos de la Clase de Hoy Objetivos de la Programación de Operaciones Sistemas de Manufactura (Manufacturing Execution

Más detalles

Mauricio Contreras IES Benicalap Valencia

Mauricio Contreras IES Benicalap Valencia Mauricio Contreras IES Benicalap Valencia Principios Describen las características particulares de una educación matemática de calidad Igualdad Currículo Enseñanza Aprendizaje Evaluación Tecnología La

Más detalles

SIMULACIÓN. Texto Base de Teoría. Curso 2008-09. Alfonso Urquía Moraleda

SIMULACIÓN. Texto Base de Teoría. Curso 2008-09. Alfonso Urquía Moraleda SIMULACIÓN Texto Base de Teoría Curso 2008-09 Alfonso Urquía Moraleda Departamento de Informática y Automática Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, UNED Juan del Rosal 16, 28040 Madrid,

Más detalles

LA SIMULACIÓN EN LA INDUSTRIA

LA SIMULACIÓN EN LA INDUSTRIA LA SIMULACIÓN EN LA INDUSTRIA 1.1. INTRODUCCIÓN La construcción de simuladores inicia de manera oficial desde la época del renacimiento, donde se plantearon y resolvieron los primeros sistemas de simulación,

Más detalles

ING. YIM APESTEGUI FLORENTINO

ING. YIM APESTEGUI FLORENTINO Sistemas Un sistema es: que interactúan para funcionar Podemos resumir en dos frases: El todo supera la suma de las partes Todo está conectado con todo La interacciones en el mundo real no son simples,

Más detalles

Planificación Anual Asignatura Investigación operativa Año 2015

Planificación Anual Asignatura Investigación operativa Año 2015 DOCENTE RESPONSABLE Nombre y Apellido Silvia Beatriz Urrutia Planificación Anual Asignatura Investigación operativa Año 2015 Categoría Docente Profesor Adjunto MARCO DE REFERENCIA Asignatura Investigación

Más detalles

Simulación. Carrera: SCD-1022 SATCA 1

Simulación. Carrera: SCD-1022 SATCA 1 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Simulación Ingeniería en Sistemas Computacionales Clave de la asignatura: SATCA 1 SCD-1022 2 3 5 2.- PRESENTACIÓN Caracterización de la asignatura.

Más detalles

SOciedad Dominicana de Inteligencia Artificial. Santo Domingo Mayo 2015

SOciedad Dominicana de Inteligencia Artificial. Santo Domingo Mayo 2015 SOciedad Dominicana de Inteligencia Artificial Santo Domingo Mayo 2015 1 Conferencia: La Inteligencia Artificial y sus Aplicaciones para Países en Desarrollo Dra. Ing. Rina Familia 24/05/2015 3 Hollywood

Más detalles

PERFIL DEL INGENIERO DE SISTEMAS FUSM

PERFIL DEL INGENIERO DE SISTEMAS FUSM PERFIL DEL INGENIERO DE SISTEMAS FUSM PERFIL DEL INGENIERO DE SISTEMAS DE LA FUSM El perfil del Ingeniero de Sistemas presencial de la Fundación Universitaria San Martín, Bogotá, está en capacidad de modelar

Más detalles

Duración del Proyecto e Incertidumbre

Duración del Proyecto e Incertidumbre 6th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management. XVI Congreso de Ingeniería de Organización. Vigo, July 18-20, 2012 Duración del Proyecto e Incertidumbre Project Duration

Más detalles

Las Matemáticas En Ingeniería

Las Matemáticas En Ingeniería Las Matemáticas En Ingeniería 1.1. Referentes Nacionales A nivel nacional se considera que el conocimiento matemático y de ciencias naturales, sus conceptos y estructuras, constituyen una herramienta para

Más detalles

UNIVERSIDAD DISTRITAL Francisco José de Caldas Facultad de Ingeniería Ingeniería Eléctrica. Fecha de Elaboración Fecha de Revisión

UNIVERSIDAD DISTRITAL Francisco José de Caldas Facultad de Ingeniería Ingeniería Eléctrica. Fecha de Elaboración Fecha de Revisión UNIVERSIDAD DISTRITAL Francisco José de Caldas Facultad de Ingeniería Ingeniería Eléctrica Elaboró Revisó Diana S. García M. con el material de la coordinación [Escriba aquí el nombre] Fecha de Elaboración

Más detalles

Carrera: 2-2-6. Participantes

Carrera: 2-2-6. Participantes 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Investigación de Operaciones Ingeniería Civil Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos 2-2-6 2.- HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar

Más detalles

www.fundibeq.org Además, se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de gestión.

www.fundibeq.org Además, se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de gestión. DIAGRAMA DE FLECHAS 1.- INTRODUCCIÓN Este documento sirve de guía para el proceso de planificación de proyectos. Describe desde la visualización de la secuencia de acciones a desarrollar en dichos proyectos

Más detalles

CONOCIMIENTO DEL MEDIO EN EDUCACIÓN INFANTIL

CONOCIMIENTO DEL MEDIO EN EDUCACIÓN INFANTIL CONOCIMIENTO DEL MEDIO EN EDUCACIÓN INFANTIL Francisco Javier Navas Pineda javier.navas@uca.es Tema 1. Método Científico Tema 1. Método Científico 1 ÍNDICE 1. El Método Científico 2. Hipótesis, Leyes y

Más detalles

Modelado y Simulación de Redes de Telecomunicaciones. Jhon Jairo Padilla Aguilar, PhD.

Modelado y Simulación de Redes de Telecomunicaciones. Jhon Jairo Padilla Aguilar, PhD. Modelado y Simulación de Redes de Telecomunicaciones Jhon Jairo Padilla Aguilar, PhD. Modelo Qué es un modelo? Es una representación ideal y simplificada de un fenómeno Para qué sirve? Para tener una mejor

Más detalles

Matemáticas 2º BTO Aplicadas a las Ciencias Sociales

Matemáticas 2º BTO Aplicadas a las Ciencias Sociales Matemáticas 2º BTO Aplicadas a las Ciencias Sociales CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA DE JUNIO 2014 MÍNIMOS: No son contenidos mínimos los señalados como de ampliación. I. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA UNIDAD

Más detalles

Investigación Cuantitativa La Encuesta

Investigación Cuantitativa La Encuesta Investigación Cuantitativa La Encuesta Dr. José Manuel Huerta Catedrático en Evaluación Curso Métodos de Investigación DEPT. Economía Agrícola 27 de septiembre de 2006 Objetivos de la presentación Concienciar

Más detalles

Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2002

Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación WICC 2002 Aplicación del Método de Montecarlo para el cálculo de integrales definidas López, María Victoria y Mariño, Sonia Itatí Departamento de Informática Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura

Más detalles

EL CONTROL NUMERICO COMPUTARIZADO EN EL DESARROLLO INDUSTRIAL

EL CONTROL NUMERICO COMPUTARIZADO EN EL DESARROLLO INDUSTRIAL EL CONTROL NUMERICO COMPUTARIZADO EN EL DESARROLLO INDUSTRIAL Ing. Lino Ruíz (lruiz@fim.utp.ac.pa) PARTE I: GENERALIDADES DEL CNC Actualmente existe un ambiente de grandes expectativas e incertidumbre.

Más detalles

Los pronósticos pueden ser utilizados para conocer el comportamiento futuros en muchas fenómenos, tales como:

Los pronósticos pueden ser utilizados para conocer el comportamiento futuros en muchas fenómenos, tales como: TEMA 1: PRONÓSTICOS 1.1. Introducción Pronostico es un método mediante el cual se intenta conocer el comportamiento futuro de alguna variable con algún grado de certeza. Existen disponibles tres grupos

Más detalles

Clase 8: Distribuciones Muestrales

Clase 8: Distribuciones Muestrales Clase 8: Distribuciones Muestrales Distribución Muestral La inferencia estadística trata básicamente con generalizaciones y predicciones. Por ejemplo, podemos afirmar, con base a opiniones de varias personas

Más detalles

Sistema de Experimentación Virtual y Prototipado para realizar

Sistema de Experimentación Virtual y Prototipado para realizar TECNOLOGÍA CON LA QUE CUENTA LA UDL Laboratorio de Instrumentación Virtual NI ELVIS II+ y Circuit Design Suite Plataforma Educativa de enseñanza con Tecnología de punta Sistema de Experimentación Virtual

Más detalles

Sistemas de Información II. Introducción al Proceso Unificado de Desarrollo de Software. Autor: Ing. Silverio Bonilla 1

Sistemas de Información II. Introducción al Proceso Unificado de Desarrollo de Software. Autor: Ing. Silverio Bonilla 1 Introducción al Proceso Unificado de Desarrollo de Software Autor: Ing. Silverio Bonilla 1 James Rumbaugh et al. Concepto de Método Una metodología de ingeniería del software es un proceso para producir

Más detalles

1. INTRODUCCIÓN 1.1 INGENIERÍA

1. INTRODUCCIÓN 1.1 INGENIERÍA 1. INTRODUCCIÓN 1.1 INGENIERÍA Es difícil dar una explicación de ingeniería en pocas palabras, pues se puede decir que la ingeniería comenzó con el hombre mismo, pero se puede intentar dar un bosquejo

Más detalles

LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA EN LAS LICENCIATURAS DE ECONOMÍA Y DE ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS

LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA EN LAS LICENCIATURAS DE ECONOMÍA Y DE ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA EN LAS LICENCIATURAS DE ECONOMÍA Y DE ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Ibar Alonso, Raquel Dpto. Métodos Cuantitativos para la Economía Facultad de Ciencias Económicas

Más detalles

CAPITULO 8. INTRODUCCION AL MÉTODO DE SIMULACIÓN MONTE CARLO

CAPITULO 8. INTRODUCCION AL MÉTODO DE SIMULACIÓN MONTE CARLO CAPITULO 8. INTRODUCCION AL MÉTODO DE SIMULACIÓN MONTE CARLO Objetivos del Capítulo Introducir los conceptos e ideas clave de la simulación Monte Carlo. Introducirse en las capacidades que ofrece Excel

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL ESCUELA UNIVERSITARIA DE POST GRADO UNIDAD DE POST-GRADO SILABO

UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL ESCUELA UNIVERSITARIA DE POST GRADO UNIDAD DE POST-GRADO SILABO UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL ESCUELA UNIVERSITARIA DE POST GRADO UNIDAD DE POST-GRADO SILABO I.- DATOS INFORMATIVOS Asignatura : Informática Aplicada a las Finanzas Créditos : 04 Pre requisitos

Más detalles

Carrera: Ingeniería Civil CIE 0524

Carrera: Ingeniería Civil CIE 0524 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos: Investigación de Operaciones Ingeniería Civil CIE 0524 2 2 6 2.- HISTORIA DEL

Más detalles

SIMULACION DE MONTECARLO

SIMULACION DE MONTECARLO SIMULACION DE MONTECARLO Concepto de Montecarlo Ciertos problemas complicados en su solución práctica y analítica son frecuentemente resueltos utilizando varias técnicas de probabilidad y muestreo. Estas

Más detalles

Curso de Estadística Básica

Curso de Estadística Básica Curso de SESION 1 INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA M. en C. Objetivo Crear una imagen inicial del campo de la estadística así como introducir y comprender los términos básicos aplicados en su estudio. Agenda

Más detalles