numeros aleatorios y pseudoaleatorios

propiedades de los numeros pseudoaleatorios. 
Es deseable que los números pseudoaleatorios uniformes posean las siguientes características: 

• Estadísticamente independientes.
• Reproducibles.
• Periodo largo.
• Generados mediante un método rápido.
• Generados mediante un método que no requiera mucha capacidad de almacenamiento de la computadora.

 

propiedades de los numeros aleatorios. 

• Su generación se basa en el uso de mecanismos físicos. Entre las distintas propuestas se incluyen el recuento de partículas emitidas por una explosión, el lanzamiento de monedas, aparatos mecánicos basadas en ruedas de la fortuna, etc.   

• Tienen el  inconveniente de ser generados lentamente. Además, los números aleatorios no pueden almacenarse de forma automática. Por tanto, se deben buscar procedimientos algorítmicos computacionales que generen números aleatorios de forma muy rápida y los puedan almacenar sin utilizar mucha capacidad de memoria.

• Una de las características más poderosas de la simulación es la habilidad de imitar el comportamiento aleatorio que es característico de la mayoría de los sistemas reales.  

ventajas y desventajas del uso de la simulación

Aunque la técnica de simulación generalmente se ve como un método de último recurso, recientes avances en la metodología de simulación y la gran disponibilidad de software que actualmente existe en el mercado, han hecho que la técnica de simulación sea una de las herramientas más ampliamente usadas en el análisis de sistemas. Además de las razones antes mencionadas, Thomas H. Naylor ha sugerido que un estudio de simulación es muy recomendable porque presenta las siguientes ventajas:

Es       un       proceso         relativamente           eficiente        y          flexible.
2. Puede ser usada para analizar y sintetizar una compleja y extensa situación real, pero no puede ser empleada para solucionar un modelo de análisis cuantitativo convencional.
3. En algunos casos la simulación es el único método disponible.
4. Los modelos de simulación se estructuran y nos resuelve en general problemas trascendentes.
5. Los directivos requieren conocer cómo se avanza y que opciones son atractivas; el directivo con la ayuda del computador puede obtener varias opciones de decisión.
6. La simulación no interfiere en sistemas del mundo real.
7. La simulación permite estudiar los efectos interactivos de los componentes individuales o variables para determinar las más importantes.
8. La simulación permite la inclusión en complicaciones del mundo real.

DESVENTAJAS:

1. Un buen modelo de simulación puede resultar bastante costoso; a menudo el proceso es largo y complicado para desarrollar un modelo.
2. La simulación no genera soluciones óptimas a problemas de análisis cuantitativos, en técnicas como cantidad económica de pedido, programación lineal o PERT / CPM / LPU. Por ensayo y error se producen diferentes resultados en repetidas corridas en el computador.
3. Los directivos generan todas las condiciones y restricciones para analizar las soluciones. El modelo de simulación no produce respuestas por sí mismo.
4. Cada modelo de simulación es único. Las soluciones e inferencias no son usualmente transferibles a otros problemas.

diagrama de proceso de simulacion

unidad1

ETAPAS DE UN ESTUDIO DE SIMULACIÓN.

Para llevar a cabo un experimento de simulación se requiere realizar las siguientes etapas:

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 iteración del sistema con otros sistemas.

Formulación Del Modelo: Una vez que están definidos con exactitud los resultados que se desean obtener del estudio el siguiente paso es definir y construir el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados.

Colección De Datos: Es posible que la facilidad de obtención de algunos datos o la dificultad de conseguir otros, pueda influenciar el desarrollo y formulación del modelo.

Implementaron Del Modelo En La Computadora: A k.o. se define cual es el lenguaje que se va a utilizar algunos de estos pueden ser de propósito general como: Visual basic, Java, Delphi o se pueden usar unos paquetes como: GBSS, SIMULA, PROMODEL.

Validación: A través de esta etapa es posible detallar definiciones en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo.

1. La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.
2. La exactitud con que se predicen datos históricos.
3. La exactitud en la predicción del futuro.
4. La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real.
5. La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación.

Experimentación: La experimentación con el modelo se realizara después de que este ha sido validado.

Interpretación: A que se interpretan los resultados que arroja la simulación y en base a esto se toma una decisión.

Documentación: existen dos tipos de documentación que son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulacion.