El proceso de construcción de modelos.............................................................6
a. Modelos matemáticos.....................6.1
b. Simulación de sistemas continuos y Simulación de sistemas discretos.......... 6.2
La simulación como proceso experimental................................................................7
a. Experimentos y ordenadores.............7,1
b. Modelos de simulación frente a soluciones analíticas..................................................7,2
c. La simulación de sistemas discretos.........7,3 n ...................................................... 8
Editorial:
La editorial del libro “Simulación De Sistemas”, es una editorial que se basa en informar sobre el modelo de sistemas sus componentes y simulaciones.
Fue fundada en el año 2024 por la ingeniera en sistemas karley aldemary chacón castellano, ya que su carrera de ingeniería, esta vinculada con el sistema de modelación y simulación y siempre, ya que ha llamado su atención desde muy pequeña, así que creo esta editorial para que sus lectores conocieran todo acerca de sistemas.
karley chacon
Introduccion:
Debemos saber antes que . Un sistema operativo es un software fundamental que actúa como intermediario entre el hardware de una computadora y los programas o aplicaciones que se ejecutan en ella. Su objetivo principal es gestionar los recursos del sistema, como la memoria, el procesador y los dispositivos de entrada y salida, para permitir un funcionamiento eficiente y coordinado de todos los componentes.
En modelo y simulaciones el estudio de sistemas que se realiza como primer paso, la contribución en un proceso de adquisición de información sobre el sistema, como cuáles son los elementos que lo componen, que propiedades los caracterizan, que relaciones o interacciones existen, o se propone que existan, entre sí , que cambios provocan en el sistema tales interacciones, a otros.
Es decir. Todos saben qué un sistema existe únicamente en forma hipotética y precisamente lo importa aquí es saber cómo se comportará antes de que sea construido y como consecuencia lo que haremos será estudiar el comportamiento del sistema a través de una representación formal, o modelo, del mismo.
sistemas y modelos :
Actualmente, la complejidad y la interconexión comprenden cómo funcionan los sistemas en su total desarrollo alimentándolo así mismo. Los elementos interrelacionados que contribuyen a este para alcanzar un objetivo común. Estos elementos pueden incluir personas, procesos, tecnologías y recursos, todos trabajando en armonía dentro de un entorno específico. Nos va a interesar el carácter dinámico de los sistemas, es decir sus cambios de estado a lo largo del tiempo dentro de un horizonte dado, y en consecuencia nos va a interesar identificar qué es lo que produce cambios en el estado del sistema, en donde, Un modelo es una representación simplificada de un sistema que nos permite visualizar sus componentes y sus interacciones. A través de modelos físicos, matemáticos o conceptuales, podemos simular el comportamiento de un sistema y anticipar sus respuestas ante diferentes situaciones.
“los sistemas son conjuntos de elementos interrelacionados que operan con un propósito, mientras que los modelos son herramientas que nos ayudan a entender y predecir el comportamiento de esos sistemas”.
karley chacon
El proceso de construcción de modelos:
El proceso de construcción de modelos es un enfoque sistemático que permite representar y analizar la complejidad de los sistemas en el mundo ya que, Definición del problema comenzando con la identificación obtenida del problema que se desea resolver o la pregunta que se quiere responder. Recolección de datos se debe al problema, se procede a recolectar la información necesaria. Esto puede incluir datos cuantitativos, cualitativos, históricos o cualquier tipo de información relevante.
Modelos matemáticos:
En el modelo matemático la primera hipótesis se encuentra cuando se denominada dicha ecuación de continuidad, esto implica que si el flujo disminuye con la distancia la densidad se incrementa con el tiempo. Es decir, que en cualquier sistema de tráfico el flujo de entrada es igual al de salida más el almacenado en el sistema. Por otro lado debemos tener en cuenta que no siempre se entiende ya que sus medidas son contradictorias. Debido su velocidad (u) es una función de la densidad como consecuencia los conductores ajustan su velocidad de acuerdo con la densidad, es decir cuando la densidad aumenta la velocidad disminuye. Teóricamente puede conducir a velocidades o densidades negativas.
Simulación de sistemas continuos y
discretos:
Los sistemas continuos, causan pequeños cambios en los atributos de sus entidades, cuando su interacción entre ellas describen las tasas o ratios de cambio de los atributos, por lo que, en general, los modelos están definidos formalmente por ecuaciones diferenciales.
A medida que va pasando el tiempo, se han ido desarrollando gran variedad de métodos numéricos de cálculo para resolver las ecuaciones de los modelos, una técnica muy particular; es la que denominamos Simulación de Sistemas, ya que consiste en un seguimiento a lo largo del tiempo de los cambios que tienen lugar en el modelo dinámico del sistema.
La simulación de sistemas discretos es una técnica utilizada para modelar y analizar sistemas que cambian en puntos específicos en el tiempo, en lugar de de manera continua;La simulació d sistemas discretos se basa en la representació un sistema como un conjunto de eventos ocurren en momentos determinados. Cada ev puede cambiar el estado del sistema y pued desencadenado por diversas condicione acciones. Por ejemplo, en un sistema de cola eventos pueden incluir la llegada de un clien inicio del servicio o la finalización del serv
La simulación como proceso
experimental:
la simulación se basa en un enfoque experimental que permite observar cómo interactúan múltiples variables dentro de un sistema a lo largo del tiempo. Este enfoque global es fundamental porque muchos sistemas son demasiado complejos para ser comprendidos completamente a través de análisis matemáticos o modelos estáticos. En lugar de intentar aislar cada variable, la simulación permite a los analistas ver el comportamiento del sistema en su totalidad y cómo las variables interrelacionadas afectan el rendimiento general.
Como mencionaste, la planificación de la simulación debe verse como una serie de experimentos. Esto implica definir claramente los objetivos de la simulación, establecer las variables a estudiar y diseñar experimentos que puedan proporcionar datos significativos. La repetición de las ejecuciones es crucial, ya que permite observar patrones y tendencias que pueden no ser evidentes en una sola ejecución.La simulación también ha evolucionado hacia la creación de laboratorios virtuales, donde se pueden realizar experimentos interactivos en un entorno digital.
Modelos de simulación frente a soluciones analíticas:
Los avances en software para simulación, como los desarrollos realizados por Henrikssen en generadores de simuladores y Mathewson en simuladores visuales como "SIMFACTORY" y "WITNESS", han transformado el campo. Sin embargo, llevar a cabo un estudio de simulación puede requerir un esfuerzo considerable y un uso significativo de recursos en varias etapas: desde la definición del problema y la recopilación de información, hasta la construcción y programación del modelo, así como la ejecución de los experimentos de simulación en computadora. En particular, los sistemas complejos pueden resultar en programas extensos y complicados que demanden una gran cantidad de recursos computacionales. Estas razones son parte de por qué, en algunos ámbitos, la simulación se ha visto como un recurso de último recurso, utilizado únicamente cuando otras alternativas han fracasado.
Metodología de la construcción de
modelos de simulación de sistemas discretos
Un modelo de simulación representa el comportamiento dinámico de un sistema a lo largo del tiempo. En este contexto, el sistema está compuesto por entidades, que son elementos fundamentales cuyo comportamiento se observa dentro del sistema. Estas entidades pueden pertenecer a distintas clases y cuentan con atributos que las identifican y caracterizan su comportamiento, influyendo así en el funcionamiento del sistema en su conjunto. Las entidades de una misma clase comparten un conjunto de atributos, aunque los valores específicos de estos atributos pueden variar, y tienden a seguir patrones de comportamiento similares a lo largo del tiempo. Las entidades pueden participar en actividades, ya sea de manera individual o en conjunto con otras.
En un momento dado, el sistema simulado tendrá una configuración específica, determinada por las actividades de las entidades y los valores de sus atributos; esto define el estado del sistema. Este estado cambiará de forma discreta debido a la ocurrencia de un evento. La serie de eventos y los cambios de estado resultantes constituyen el comportamiento dinámico del sistema.
Conclusion:
A través de la simulación, se pueden identificar oportunidades de mejora, optimizar recursos y prever resultados antes de implementar cambios en sistemas reales. Este enfoque no solo fomenta la innovación y el aprendizaje activo, sino que también contribuye a la toma de decisiones informadas en diversos campos, desde la ingeniería hasta las ciencias sociales.La validación continua de modelos simulados asegura que las conclusiones obtenidas sean precisas y aplicables, lo que refuerza su relevancia en procesos de mejora continua. A medida que la tecnología avanza, el potencial de la simulación seguirá creciendo, ofreciendo nuevas herramientas y metodologías para enfrentar desafíos complejos y mejorar la eficiencia operativa.Su capacidad para replicar condiciones del mundo real en un entorno controlado permite a investigadores y profesionales realizar análisis detallados, validar hipótesis y explorar múltiples escenarios sin los riesgos y costos asociados a la experimentación física.
referencias:
Khoo, M. C. K. (2010). Analysis, Simulation, and Estimation. Physiological Control Systems. Wiley-IEEE
Kuo B.C. (2012). Sistemas de Control Digital. Compañía Editorial Continental Poblet, José M. (2010). Introducción a la bioingeniería. Ed. Marcombo S.A.
Rodríguez, I. C. (s. f.). Continuo vs. discreto: Simulación de eventos discretos | Simulación de eventos discretos.
