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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
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.
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
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
SIMULACION
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.
• Relaciones determinísticas: son identidades o definiciones que relacionan ciertas variables o parámetros
• Restricciones son limitaciones impuestas a los valores de las variables
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.
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.
• La tercera advertencia es la referente a lautilización del modelo para predecir másallá del intervalo de aplicación sin ladebida especificación.
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.
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)
• 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.
• 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.
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.