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

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1 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: IX CREDITOS: 3 HORAS PRESENCIALES: 3 Horas de Acompañamiento: 1 TOTAL HORAS/ Semana: 4 CODIGO: REQUISITO: Optimización-II PROBLEMA La necesidad de expresar sistemas a través de modelos de simulaciòn que permitan la interpretación y análisis de los procesos que se desarrollan en el sistema objeto de estudio. FUNDAMENTACION DEL NUCLEO La simulación no es una herramienta de optimización. En lugar de esto su proposito es permitir al analista que evalue un sistema ( bajo condicienes controladas ) para asi comprender mejor su comportamiento y como resultado tomar decisiones con respecto al sistema. Con frecuencia un modelo de simulación puede dar conocimientos profundos inaccecibles por otros medios y es un poderoso intrumento para el analisis y diseño de sistemas. Las palabras claves son : sistema, modelo dinamico y ordenador En muchas ocasiones un sistema real puede ser analizado y estudiado de mejor manera cuando se representa convenientemente a través de un modelo de simulaciòn. En estos casos, el modelo debe tener la capacidad para representar el sistema dinámicamente y la incertidumbre asociada con su funcionamiento. SITUACIONES PROFESIONALES Muchos procesos antes de llevarlos a la vida real merecen ser simulados para analizar todo su comportamiento de tal manera que cuando sean llevados a la vida real, se puedan ejecutar sin contratiempos.

2 CARACTERÍSTICAS DE LA SIMULACIÓN De las varias definiciones de simulacion de sistemas pueden resaltarse las siguientes: 1. La representación de un sistema a través de un modelo dinámico y su funcionamiento mediante ordenador: Su objetivo es un analisis completo del funcionamiento mediante ordenador 2. Desarrollo de a través de modelos logico-matematico de un sistema de tal forma que se obtiene la imitación de la operación de un proceso de vida real o de un sistema a traves del tiempo 3. Técnica que utiliza modelos que imitan el comportamiento del sistema que se investiga estudiando las iteracciones entre sus componentes. 4. Apariencia o caracteristica que asume la realidad 5. Tecnica para conducir experimentos con un modelo de un sistema sobre un sobre un periodo de tiempo 6. Metodologia para evaluar modelos OBJETO La interpretación y análisis de ciertos sistemas dinámicos que pueden ser modelados a través de diverso tipo de formulaciones matemáticas y estadísticas. OBJETIVO Lograr que el estudiante desarrolle habilidades y adquiera los conocimientos necesarios que le permitan modelar sistema a través de modelos lógico matemáticos COMPETENCIAS Permite al estudiante apropiarse de capacidad analítica en la perspectiva de la solución de problemas que involucran el análisis de sistemas. Permite aflorar en el estudiante su capacidad para el análisis de sistemas dinámicos. Fundamenta su capacidad para representar y modelar sistemas en general. VALORES Y ACTITUDES A DESARROLLAR Creatividad e ingenio. Honestidad Soluciones novedosas. Respeto hacia el mismo, en grupo y hacia el profesor. Responsabilidad Liderazgo Colaboración 2

3 Actitud emprendedora Innovación Espíritu de superación personal Cultura de trabajo individual y grupal Identificar soluciones a problemas del entorno. Compromiso con el desarrollo sostenible del país y de sus comunidades Visión del entorno internacional HABILIDADES Capacidad de abstraer y modelar la realidad. Capacidad de aprender en forma autónoma. Capacidad de análisis, diseño y de solución a problemas. Evaluación y toma de decisión frente a alternativas de solución. Pensamiento crítico Creatividad Capacidad de identificar y resolver problemas Capacidad para tomar decisiones Capacidad trabajo en equipo Manejo del idioma inglés técnico a través de lecturas Buena comunicación oral y escrita ESTRATEGIA METODOLOGICA Clase Magistral: El docente expone los fundamentos teóricos de acuerdo a la unidad temática que se esté tratando, con intervención activa de los estudiantes. En este espacio se hará entrega del material de estudio, preguntas respectivas y pasos metodológicos, antes de la sesión de la clase magistral. Seminarios: Docentes y estudiantes requieren indagar, investigar y preparar con anterioridad a su realización. Taller: Se pretende que los estudiantes aprendan en forma práctica y puedan aportar a los demás sus ideas y experiencias. NÚCLEOS TEMATICOS 1. UNIDAD Introducción 1.1. Conceptos básicos y marco referencial de simulación. 1.2.La teoría de sistemas y su relación con la simulación 1.3.Simulación de tipo discreto 1.4. Simulación continua 1.5. Ventajas y desventajas de la simulación Proceso de Montecarlo. 3

4 1.7. Etapas para el desarrollo de una Simulación. 2. UNIDAD Fundamentos matemáticos y estadísticos 2.1 Distribuciones de frecuencia 2.2. Distribución de probabilidad discretas y continuas Estadígrafos CHI-cuadrado 2.4. Smirnov Kolmogorov 2.5. Análisis de varianza Anova 2.6. Pruebas de Fisher 2.7.Pruebas de bondad de ajuste: Smirnof Kolmogorov y Chi cuadrado 2.8. Números aleatorios(formas de generación) Conceptualizacion de un numero aleatorio Números aleatorios generados de manera manual. Método congruencial y por potencia Tablas de números aleatorios Generación de números pseudos aleatorios. Serie de Fibonacci Aplicaciones de la generación de números aleatorios Pruebas Estadìsticas de Nùmeros Aleatorios Prueba de uniformidad Prueba de independencia 3. UNIDAD Generación de Distribuciones 3.1.Generación de distribuciones discretas: Bernoulli, Poisson, Uniforme discreta. 3.2.Generación de distribuciones continuas: Normal. Exponencial y Uniforme continua Mètodo de Simulación de Eventos Características del proceso de Montecarlo Aplicaciones y criterios de la simulación de Montecarlo 4. UNIDAD Modelos de simulación 4.1.Sistemas discretos y continuos 4.2. Características, variables y parámetros 4.3. Factores a considerar en la estructuración de un modelo de simulación 4.4. Análisis de entrada a un modelo 4.5. Lenguajes y/o paquetes de simulación 5. UNIDAD Corrida y validación de la simulación 5.1. Número de réplicas y longitud de las corridas 5.2. Análisis en estado estable 5.3. Salida del análisis simulado 5.4. Optimización y sensibilidad de un modelo 4

5 6. UNIDAD Manejo de algunas herramientas informáticas 6.1. Programa QSB 6.2.Programa Statgraphic 6.3. Programa Matlab 6.4. Programas Promodel y Modelius 6.5 Programa Maple ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN: Evaluación Diagnóstica: Determinar el nivel de conocimientos previos de los alumnos mediante preguntas. Prueba oral o escrita. No tiene valor acumulativo. Evaluación Formativa: permite evaluar el proceso haciendo énfasis en el desarrollo y se retroalimenta sobre la marcha. Esta forma de evaluar permite correcciones a lo largo de los procesos de acuerdo con su desarrollo para considerar medidas que permitan mejorar las condiciones de lo que se está evaluando. Realizar pruebas de auto evaluación (Reflexión académica del estudiantes, según parámetros establecidos. 10%), coevaluación (Referente académico entre pares estudiantiles según parámetros establecidos. 10%) heteroevaluación (Pruebas escritas, trabajos exámenes parciales, talleres de laboratorio y otras actividades académicas ordenados por el docente, para comprobar el progreso académico del estudiante. 80%). Evaluación Informal: Se refiere a aquellos ejercicios que no tienen objetivos claros ni procedimientos definidos, que se sustentan en opiniones. Evaluación Formal: Se ubican en ésta las evaluaciones que cumplen con requisitos como la previsión de objetivos, el reconocimiento de los propósitos de los evaluadores, la definición de criterios y parámetros, la aplicación sistemática de procedimientos, y el uso de métodos precisos para el análisis y la emisión de juicios. Trabajo de Acompañamiento: Seminario, Taller, laboratorio, revisión de ejercicios y preguntas. Trabajo Independiente: Taller, método de problemas, ejercicios, lecturas, argumentar consultas, elaborar trabajos escritos, laboratorios. Materiales Audiovisuales Video beam Retroproyector Otros RECURSOS FISICOS Y COMPUTACIONALES 5

6 Biblioteca BIBLIOGRAFÍA SHANON, Robert. Simulation System. Editorial Pretince Hall. LAW KELTON, Simulation Modeling And Analisys, Mc Graw Hill. GORDON, Geofrey. Simulation Systems. Editorial Pretince Hall. LAW And Kelton, Simulation Modeling.. Simulation. Rios Insua Sixto. Alfaomega Mexico 1995 Procesos Estocásticos. Ross Sheldon. México