FUNDAMENTOS DE MODELACION Y SIMULACION
MODELO.-
Es un esquema que representa la realidad que facilita la comprensión y estudio. Etimológicamente, modelo proviene del italiano modello, y éste del latín modulus (molde, módulo), que quiere decir cantidad que sirve de medida o tipo de comparación.
Su uso en el ámbito de los sistemas se refiere a una abstracción de la realidad que sirve para examinar las relaciones entre factores considerados importantes en el funcionamiento de un sistema (Ander-Egg, 2001).
SIMULACION.-
Es la aplicación de ciertos programas que a partir de modelos se llevan a cabo dentro del software antes de ponerlos en practica en la vida cotidiana.
Es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo. (Thomas H. Taylor).
TIPOS DE MODELOS.-
Modelos mentales.-
Un modelo mental es la representación que se tiene del entorno que rodea al ser humano que depende mucho de las experiencias ya pasadas, como ser : costumbres, cultura, lo vivido con anterioridad. Así de esta manera interpretar la realidad.
Modelos simbólico.-
Un modelo simbólico
es la representación total de un objeto que posee distintas propiedades que son
universales guardando relaciones matemáticas o lógicas.
a) Modelos verbales.-
Un modelo verbal es expresar de manera verbal que representa y simplifica la realidad.
b) Modelos matemáticos.-
- Modelos cuantitativos.- Un modelo cuantitativo recoge y analiza datos numéricos, de esta manera representa la realidad mediante instrumentos medibles y cuantificables.
- Modelos cualitativos.- Un modelo cualitativo es recoger e interpretar la información de acontecimientos de estudio.
- Modelo optimizador.- Un modelo optimizador es la representación matemática de un problema en el cual se debe conocer las variables máximas o mínimas y su impacto.
- Modelo descriptivo.- Un modelo descriptivo son los procesos lógicos y prácticos que permiten identificar las características de población de estudio, estableciendo relaciones entre los factores y actores en torno a un problema.
- Modelos probabilísticos o estocásticos.- Un modelo estocástico es el análisis de las distintas salidas obtenidas que no solo dependen de las entradas, si no también de otros factores aleatorios.
- Modelo determinístico.- Un modelo determinístico es donde recibe entradas y obtiene salidas predeterminadas reduciendo la incertidumbre.
- Modelo estático y dinámico.- Un modelo estático esta dado por variables que no toman en cuenta el tiempo, por otra parte, un modelo dinámico esta dado por variables que si requieren del tiempo.
Modelos físicos.-
a) Modelo icónico.-
Un modelo icónico es la representación a escala de un objeto de la realidad.
b) Modelo analógico.-
Un modelo analógico es la representación de la realidad de un objeto o proceso para el entendimiento de su origen o funcionamiento.
c) Modelo digital.-
Un modelo digital es la representación simplificada de la realidad que es generado por un sistema de información geográfica.
- Modelo digital del terreno que toma en cuenta todo el terreno.
- Modelo digital de superficies que toma en cuenta solo las superficies, por ejemplo: bosques, aéreas urbanas, etc.
- Modelo digital de elevaciones que toma en cuenta solo las elevaciones.
MODELO Y SIMULACION.-
- El sistema físico no esta disponible.
- La experimentación puede ser peligrosa.
- El costo de la experimentación es muy alto.
- La experimentación es muy compleja.
- Los fenómenos son uy rápidos.
- Cuando el sistema aun no existe.
- No se puede interrumpir la operación del sistema actual.
¿Cuándo no es aconsejable simular?
- El desarrollo del modelo de simulación requiere mucho tiempo.
- El desarrollo del modelo es costoso comparado a los beneficios que trajera.
- La simulación es imprecisa y no se puede medir su imprecisión.
Principios usados en el modelaje y simulación de sistemas.-
a) Tipos de modelos y sistemas.-
- Sistemas simples.
- Sistemas complejos.
a) Simulaciones analógicas y computacionales.-
- Sistemas simples.
- Sistemas complejos.
No hay comentarios:
Publicar un comentario