Cheatography
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Glosario de conceptos básicos de la simulación por computadora.
This is a draft cheat sheet. It is a work in progress and is not finished yet.
Parte 1
Colección de Datos |
Proceso de recopilación y registro de información relevante para la simulación. Ej. Unos médicos recopilan datos de pacientes para analizar la eficacia de un nuevo tratamiento médico. |
Definición del Sistema |
Es el establecimiento de los límites del sistema que se va a simular. |
Documentación |
Se describen las etapas del proceso de simulación, las decisiones tomadas y los resultados obtenidos. |
Efectividad de simulación |
Es la precisión de los resultados de una simulación en relación con el sistema real. |
Escenarios |
Son las condiciones o situaciones simuladas que representan posibles estados o eventos. Ej. Un equipo de emergencias simula varios escenarios de desastres naturales, como terremotos o huracanes, para desarrollar estrategias efectivas. |
Estados transientes |
Son estados iniciales de las variables durante un período limitado antes de alcanzar un estado estable. |
Estudio piloto |
Es una simulación anticipada para evaluar la viabilidad y ajustar el modelo antes de la implementación completa. |
Evento discreto |
Ocurrencia puntual e identificable que afecta el estado de un sistema, modelada en simulaciones de eventos discretos. |
Experimentación |
Proceso de realizar pruebas y análisis para obtener información sobre el sistema simulado. |
Parte 2
Formulación del Modelo |
Se establecen las relaciones, variables y reglas del sistema que se va a simular. |
Implementación del Modelo |
Creación y configuración del modelo en un entorno computacional utilizando software, como Promodel. |
Interpretación |
Análisis y comprensión de los resultados, para obtener conclusiones. |
Jugadores |
Elementos que interactúan en una simulación, pudiendo ser individuos o entidades. |
Modelación |
Proceso de crear y manipular modelos que representan aspectos de un sistema del mundo real. |
Modelos continuos |
Modelos que representan sistemas donde las variables cambian de manera suave y continua. |
Modelos Determinísticos |
Modelos que producen los mismos resultados dado un conjunto inicial de condiciones. |
Modelos Dinámicos |
Modelos que representan sistemas que cambian con el tiempo. |
Modelos Discreto |
Modelos que representan sistemas donde las variables cambian de manera discreta o en pasos. |
Modelos Estáticos |
Modelos que representan sistemas sin cambio a lo largo del tiempo. |
Parte 3
Modelos Estocásticos |
Modelos que incorporan elementos aleatorios. |
Modelos Físicos |
Modelos basados en principios físicos y leyes naturales. |
Modelos Matemáticos |
Modelos que utilizan ecuaciones y fórmulas matemáticas para representar relaciones y comportamientos. |
Número de intentos |
Cantidad de repeticiones o iteraciones en un experimento de simulación. |
Optimización |
Proceso de encontrar la mejor solución en términos de ciertos criterios. |
Promodel |
Es un software de simulación utilizado para modelar y analizar procesos empresariales. Ej: En un camión lleno los pasajeros se acomodan en 2 filas para que más pasajeros puedan entrar. |
Randomización |
Son los parametros aleatorios en un modelo de simulación. |
Simulación computacional |
Uso de software y algoritmos para imitar el comportamiento de un sistema o proceso de la vida real. |
Simulación regenerativa |
Un enfoque de simulación donde se reinician ciertos condiciones del sistema para imitar ciclos repetitivos. |
Sistema |
Conjunto de elementos que se interrelacionados para formar un todo. |
Parte 4
Software de simulación |
Aplicaciones informáticas utilizadas para la creación, implementación y análisis de modelos de simulación. |
Tamaño de la muestra |
Son el número de sujetos o cosas que componen la muestra extraída de una población. El tamaño de la muestra puede afectar la precisión de los resultados. |
Validación |
Es la confirmación de que el modelo se comporta de manera consistente con la vida real. |
Variables aleatorias |
Representan cantidades que pueden tomar diferentes valores con ciertas probabilidades. Ej: En la industria aeroespacial, los ingenieros validan un modelo de simulación de vuelo comparándolo con datos reales obtenidos de pruebas en aviones reales. |
Autores
Autor |
Valencia Hernández Carlos Eduardo |
Maestro |
Dr. Holzen Atocha Martínez García |
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