PROCESO DE SIMULACIÓN
Definición del Sistema
— Para
tener una definición exacta del sistema que se desea simular es necesario hacer
primeramente
un análisis preliminar del mismo con el fin de determinar la
interacción del sistema 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.
Formulación del Modelo
La formulación de
los modelos de simulación requiere de la cuantificación de los parámetros de
las
variables. Cuando se dispone de datos históricos el proceso inicia con la
recolección de datos a los
cuales se les denomina datos en bruto (raw
data) y posteriormente se les organiza en histogramas los
que sirven de base
para formular los modelos matemáticos que describen su comportamiento. Es
necesario estimar los valores de los parámetros de
dichos modelos y probar su significación
estadística con respecto a la bondad
de ajuste de las distribuciones de probabilidad. La estimación
de
parámetros de los modelos estocásticos cae dentro del dominio de la estadística.
Estas acciones
son lo que se conoce como evaluación del modelo
— La etapa final del estudio de simulación
consiste en validar el modelo a través del análisis de
los
datos simulados y debemos responder a las preguntas ¿qué tan bien coinciden
los valores simulados
de las variables endógenas con datos históricos
conocidos, si es que éstos están disponibles? y ¿qué
tan exactas son las
predicciones del comportamiento del sistema real hechas por el modelo de
simulación, para períodos futuros?. El análisis se lleva a cabo en tres pasos:
- — Recolección y procesamiento de los datos simulados.
- Cálculo de la estadística de las pruebas.
- Interpretación de los resultados.
— Como se puede inferir, nuevamente
tendremos que aplicar los conceptos estadísticos que se
utilizaron en la
formulación del modelo.
Preparación de los datos
— Obtener las entradas y las salidas,
relaciones cuantitativas y cualitativas. Los datos deben ser
convenientemente tratados para que se puedan realizar predicciones del
comportamiento del sistema.
Si nos quedamos con los datos como los
obtenemos del sistema real, podemos caer en la mera
simulación del pasado. Si
basados en ellos hallamos una función del comportamiento, estaremos en
condiciones de repetir el comportamiento del sistema en el modelo y poder aplicarlo
para realizar
estudios sobre el mismo.
Traslación del Modelo
Con el modelo definido, el siguiente paso
es decir si utiliza algún lenguaje como el FROTAN,
ALGOL, LIPS, etc., o se
utiliza algún simulador como PROMODEL, VENSIM; STELLA, ITHINK,
GPSS, SIMULA,
SIMSCRIP, ROKCWELL, ARENA, FLEXSIM, etc. para el procesarlo en la
computadora y
obtener resultados deseados.
Validación
— A través de esta etapa es posible detallar
deficiencias en la formulación del modelo
o en los datos
alimentados al modelo. Las formas mas comunes de validar
un modelo:
— La opinión de expertos sobre los
resultados de la simulación
— La exactitud con que se predicen los datos
— La exactitud en la predicción del futuro
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