- Definir el sistema. Se trata de estudiar el contexto del problema definir los objetivos del proyecto, los objetivos específicos de la modelación y la forma de medir la efectividad del sistema.
- Construir un modelo. Es necesario definir todas las variables involucradas, todas las relaciones lógicas y diagramas de flujo que sirvan de apoyo para describirlo.
- Colección de datos. Se trata de tener bien definidos que datos va a requerir el modelo para arrojar los resultados deseados.
- Implementación. Se decide si se utilizara un lenguaje de programación o se usara un paquete de simulación, para procesarlo en la computadora y obtener los resultados.
- Verificación. Se trata de ver si el modelo se comporta de acuerdo a su diseño.
- Validación. Se valoran las diferencias entre el funcionamiento del simulador y el sistema real que se trata de simular.
- Experimentación. Se realiza después de validar el modelo, y consiste en generar los datos deseados y en realizar análisis de sensibilidad.
- Interpretación. Se interpretan los resultados y se toma una decisión.
- Documentación. Se realiza en dos formas: primera, se refiere a la documentación del tipo técnico, y segundo, se refiere al manual de usuario, con el cual se facilita el uso y la interacción con el modelo desarrollado.
Validación de la simulación: Sugerencias
Existen varios criterios para validar un modelo de simulación:- La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.
- La exactitud con que se predicen datos históricos.
- La exactitud en la predicción del futuro.
- La provocación de falla del modelo de simulación al utilizar los datos que hacen fallar al sistema real.
- La aceptación y confianza en el modelo por la persona que hará uso de los resultados que arroje la simulación.
Colección de datos
Es muy importante la confiabilidad de los datos, tanto de los datos obtenidos en la coleccion de los datos como de los números pseudoaleatorios empleados en algunos métodos de simulación.Entre los diferentes modelos de simulación se encuentran: los modelos de simulación deterministas y los modelos estocásticos.
Si la salida queda determinada una vez que se especifican los datos y la relaciones que entran en el modelo, el modelo es determinista. Sin embargo, hay sistemas que se modelan usando alguna componente de entrada que es aleatoria, lo que da la característica de modelo estocástico.
La salida en los modelos estocásticos es en si misma de carácter aleatoria y es usada solo para aproximar una característica real del modelo. Si la variabilidad en la salida es de suma importancia, debido a la aplicación o el sistema que se este estudiando, también sera importante que la aleatoriedad de la entrada sea confiable.
Casos aplicables de simulación con herramientas gráficas.
Algunas de la aplicaciones de la simulación son las siguientes:- Adiestramiento de operadores (centrales carboeléctricas, termoeléctricas, nucleoeléctricas, aviones, etc.).
- Análisis de sistemas de acondicionamiento de aire.
- Evaluación de sistemas tácticos o de defensa militar.
- Análisis de un departamento dentro de una fábrica.
- Análisis de sistemas de transporte terrestre, marítimo o por aire.
- Análisis del impacto ambiental causado por diversas fuentes.
- Análisis y diseño de sistemas de manufactura.
- Análisis y diseño de sistemas de comunicaciones.
- Uno de los principales proyectos futuristas de la simulación es en el campo de las minosvalias físicas.
- Uno de los proyectos mas interesantes de la simulación virtual de sistemas esta relacionado con la composición musical.
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