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MODELACION 1.Describir el comportamiento de sistemas. 2.Hipótesis que expliquen el comportamiento de situaciones problemática. 3.Predecir un comportamiento futuro, es decir, los efectos que se producirán mediante cambios en el sistema o en su método de operación. pretende

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MODELACION

1.Describir el comportamiento desistemas.

2.Hipótesis que expliquen elcomportamiento de situacionesproblemática.

3.Predecir un comportamiento futuro, esdecir, los efectos que se produciránmediante cambios en el sistema o ensu método de operación.

pretende

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MODELACION

Estructura de los modelos

•Los componentes son laspartes constituyentes delsistema. También se lesdenomina elementos osubsistemas.

•Las variables son aquellosvalores que cambian dentrode la simulación y formanparte de funciones delmodelo o de una funciónobjetivo.

Las restricciones son limitaciones impuestas a los valores de las variables o la manera en la cual los recursos pueden asignarse o consumirse.

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MODELACION

Características

1. Que sea completo

6. Económico (EL COSTO MÁXIMO DEL MODELO DEBE SER EL MÍNIMO BENEFICIO QUE SE OBTIENE)

2. Adaptabilidad

3. Credibilidad

4. Simplicidad (menor número de parámetros)

5. Factible tanto en Información como en recursos

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MODELACION

Modelacion

muestra

La forma en que el sistema

Tiene que funcionar

La modelación pretende Propósitos de uso

Estructura de

modelos

1. organización de

Conocimientos teóricos del

investigador

2.acelerar el análisis

3.facilidad de manipular el

Sistema

4.controlar mas fuentes de variacion

1.describir el comportamiento

De sistemas

2.hipotesis que expliquen el

Comportamiento de situaciones

Problematicas

3.predecir un comportamiento futuro

componentesvariables

parametros Relaciones funcionales restricciones

Son las partes

Constituyentes del

Sistema , llamadas

subsistemas

Valores que

Cambian dentro

De la simulacion

Son cantidadades a

Las cuales se

Asignan valores

Muestran el

Comportamiento

De las variables y

Parametros dentro

De un componete

O sistema

Son limitaciones impuestas

A los valores de las variables

caracteristicas

1.Que se completo

2.Adaptabilidad

3.Credibilidad

4.Simplicidad

5.Economico

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SIMULACION

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ESTRUCTURA DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN

• Componentes son las partes constituyentes del sistema.

• Parámetros son cantidades a las cuales se les asignar valores

• Relaciones funcionales: muestran el comportamiento de las variables y parámetros dentro de un componente o entre componentes de un sistema.

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• Relaciones determinísticas: son identidades o definiciones que relacionan ciertas variables o parámetros

• Restricciones son limitaciones impuestas a los valores de las variables

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CRITERIOS PARA REALIZAR UN MODELO

• Fácil de entender por parte del usuario.• Dirigido a metas u objetivos.• No dé respuestas absurdas.• Fácil de controlar y manipular por parte

del usuario.• Completo, en lo referente a asuntos

importantes.• Evolutivo, es decir, que debe ser sencillo

al principio y volverse más complejo, deacuerdo con el usuario.

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RIESGOS DE LA ELABORACIÓN DE MODELOS

• Primero, no existe garantía alguna de queel tiempo y el trabajo dedicados aestablecer el modelo tendrá comoresultado algo útil así como beneficiossatisfactorios.

• La segunda advertencia se refiere a latendencia del investigador de defender surepresentación particular de un problemacomo la mejor que existe de la realidad.

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• La tercera advertencia es la referente a lautilización del modelo para predecir másallá del intervalo de aplicación sin ladebida especificación.

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EJEMPLO MODELACION

los sistemas contienen muchas partes interrelacionadas que deben combinarse. Lautilidad de la modelación de sistemas es su capacidad de describir la forma en quese relacionan las partes, es así como se puede ver cuáles son los aspectos positivos onegativos (virtudes o defectos) del sistema.

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Modelos predictivos: nos informa delcomportamiento de la variable en unfuturo.

Modelos evaluativos: mide diferentesalternativas, para compara los resultadosde ellas (árboles de decisión).

Modelos de optimización: identifican eloptimo global del problema, busca lomejor de las alternativas posibles(programación matemática)

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• Determinista: Se conoce de manera puntual

la forma del resultado ya que no hay

incertidumbre. Además, los datos utilizados para

alimentar el modelo son completamente

conocidos y determinados.

• Estocástico: Probabilístico, que no se conoce

el resultado esperado, sino su probabilidad y

existe por tanto incertidumbre.

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• Modelos heurísticos: Son los que están

basados en las explicaciones sobre las causas

o mecanismos naturales que dan lugar al

fenómeno estudiado.

• Modelos empíricos: Son los que utilizan las

observaciones directas o los resultados de

experimentos del fenómeno estudiado.

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En los modelos

estáticos la

variable tiempo no

desempeña un

papel relevante

Modelos dinámicos la

variable fundamental, y de

la que depende las

restantes variables

relevantes. La variable

tiempo se considera como

una variable continua.