Introducción a la Simulación de Sucesos Discretos
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Questions and Answers

¿Cuál es el coste asociado a la preparación de un pedido?

  • Coste por unidad
  • Coste de preparación (K) (correct)
  • Coste de demanda
  • Coste de almacenamiento

Si un almacén utiliza una política aperiódica, ¿cómo se determina el momento de hacer un pedido?

  • Cada vez que se alcance un umbral fijo
  • En función del inventario disponible (correct)
  • Basándose en la demanda estacional
  • Cada semana sin excepción

En el contexto de la simulación de sucesos discretos, ¿qué tipo de proceso es común para las llegadas reales?

  • Proceso cíclico
  • Proceso determinista
  • Proceso de llegada regular
  • Proceso de Poisson no homogéneo (correct)

¿Qué se requiere saber para aplicar correctamente la política de pedidos aperiódica?

<p>El valor de p y P (C)</p> Signup and view all the answers

Si el precio de venta de un producto es de 2 euros la unidad, ¿cuál podría ser el total por la venta de 5 unidades?

<p>10 euros (C)</p> Signup and view all the answers

En la gestión del inventario, ¿cuál es el coste que se incurre por mantener productos almacenados?

<p>Coste de almacenamiento (h) (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué significa el tiempo líder (L) en la simulación de sucesos discretos?

<p>Un periodo fluctuante que puede variar (B)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es el efecto de un descuento por cantidad en la estructura de costes?

<p>Disminuye el coste total al comprar más unidades (D)</p> Signup and view all the answers

¿Qué representa la variable 't' en la simulación de sucesos discretos?

<p>Tiempo transcurrido de simulación (C)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es la interpretación de 'NLL' en el contexto de la simulación?

<p>Número de llegadas hasta el instante t (C)</p> Signup and view all the answers

Si 'Tp' es el tiempo transcurrido desde 'T', ¿qué significa si 'Tp' es igual a 0?

<p>El último cliente ya ha abandonado el sistema (D)</p> Signup and view all the answers

En el código presentado, ¿qué indica un valor de -1 para 'LISTA.tLL' y 'LISTA.tS'?

<p>No hay eventos pendientes de ser tratados (D)</p> Signup and view all the answers

¿Qué se debe hacer si el tiempo generado para la llegada del primer cliente, 'X', es mayor que 'T'?

<p>Terminar la simulación y establecer tiempos a cero (D)</p> Signup and view all the answers

En la lógica del bucle while, ¿qué debe ocurrir para que continúe la simulación?

<p>Al menos uno de los eventos debe estar pendiente (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué se calcula con las variables 'LL(i)', 'S(i)' y 'Serv(i)'?

<p>Los tiempos medios en el sistema y en la cola (B)</p> Signup and view all the answers

En la función 'simul_main', ¿qué representa el parámetro 'float *t_med_sistema'?

<p>Tiempo medio que los clientes pasan en el sistema (D)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de los siguientes lenguajes es específico para la simulación de sucesos discretos?

<p>MODSIM (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué característica es común a los simuladores de propósito general como Extend Suite y Arena?

<p>Permiten componentes discretos y continuos simultáneamente. (A)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es una limitación de los simuladores de software mencionado en el texto?

<p>Su escasa generalidad limita su uso como herramientas generales. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué método se menciona para evaluar el software de simulación en el mercado?

<p>Estudios bienales (B)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de los siguientes no es un simulador mencionado en el contenido?

<p>Simul8 (A)</p> Signup and view all the answers

¿Qué opción describe mejor la función de las cajas de diálogo en Extend Suite?

<p>Permiten personalizar el flujo de entidades en el modelo. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué aspecto se considera al analizar el ranking de software de simulación en el contenido?

<p>La popularidad y uso en todo el mundo. (A)</p> Signup and view all the answers

¿Qué año se menciona para la publicación de SIMSCRIPT II.5?

<p>1999 (C)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es una característica del modelo G/G/1 en sistemas de espera?

<p>El sistema solo permite un servidor para atender a los clientes. (A), La cola tiene capacidad infinita. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué sucede una vez que se alcanza el instante T en el sistema?

<p>Ya no se permiten entradas de nuevos clientes. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué tipo de distribución sigue el tiempo de servicio en un sistema G/G/1?

<p>Una distribución que varía de manera aleatoria. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la disciplina de la cola FIFO es correcta?

<p>El cliente que llega primero es atendido primero. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué caracteriza a los sistemas de espera complejos que utilizan simulación?

<p>La dificultad para modelizar debido a varias violaciones en hipótesis. (D)</p> Signup and view all the answers

¿Cuántos servidores hay en un sistema G/G/1?

<p>Un solo servidor. (A)</p> Signup and view all the answers

En el contexto de los sistemas de espera, ¿qué significa que los tiempos de llegada sean modelizados mediante la variable aleatoria F?

<p>Los tiempos de llegada son aleatorios y pueden variar. (A), Los tiempos de llegada son independientes de los tiempos de servicio. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de los siguientes autores analiza sistemas de colas con prioridades?

<p>Karian y Dudewicz (1999) (B)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los lenguajes de simulación discreta es correcta?

<p>Los lenguajes de simulación suelen ser caros y requieren más tiempo de ejecución que los lenguajes generales. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué herramienta se utiliza para automatizar el proceso de muestreo en los lenguajes de programación de eventos?

<p>Almacenamiento cronológico de eventos (D)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de los siguientes es un inconveniente asociado al uso de lenguajes de simulación?

<p>Requieren una gran cantidad de tiempo para su ejecución. (A)</p> Signup and view all the answers

Las herramientas orientadas a procesos en simulación utilizan:

<p>Automatización de cálculos para reducir el esfuerzo del usuario. (A)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de los siguientes lenguajes de simulación fue desarrollado por IBM en 1960?

<p>GPSS (D)</p> Signup and view all the answers

La principal diferencia entre los lenguajes de programación de eventos y los orientados a procesos es:

<p>Los orientados a procesos son menos flexibles y más simples de usar. (D)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es el propósito de la rutina 'rutina_llegada_cliente(X)' en el código?

<p>Registrar la llegada de un cliente al sistema. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes características describe mejor la programación de eventos?

<p>Depende de la cronología de los eventos para su ejecución. (A)</p> Signup and view all the answers

¿Qué representa 'Tp' en el contexto del código proporcionado?

<p>El tiempo que pasa desde la última llegada hasta que un cliente abandona el sistema. (D)</p> Signup and view all the answers

¿Cómo se calcula el tiempo medio que pasan los clientes en el sistema?

<p>Dividiendo el tiempo acumulado en el sistema entre el número de clientes atendidos. (A)</p> Signup and view all the answers

Las acciones en los lenguajes orientados a procesos son:

<p>Automatizadas para facilitar el uso del modelo. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué se deduce si el porcentaje de clientes que pasa por el segundo nodo es bajo?

<p>La mayoría de los clientes dejan el sistema antes de llegar al nodo 2. (A)</p> Signup and view all the answers

En el cálculo del número medio de clientes en cada nodo, qué variable se utiliza como base para el cálculo?

<p>El tiempo total de simulación 't'. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué implicación tiene que LISTA.tLL1 sea igual a -1 en el ciclo?

<p>No hay clientes en la lista de llegadas. (D)</p> Signup and view all the answers

En el cálculo del tiempo medio en el sistema, ¿qué función cumple %_clientes_n2?

<p>Ajusta el tiempo medio basado en la proporción de clientes que usan el nodo 2. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué sugiere que el tiempo acumulado en un nodo es significativamente mayor que en otros nodos?

<p>El nodo presenta un tiempo de servicio más lento o un alto volumen de clientes. (D)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

t

El tiempo transcurrido desde el inicio de la simulación hasta el instante actual.

n

Número de clientes en el sistema en el instante t. Es una variable de estado que se actualiza en cada evento.

NLL, NS

Cantidad de llegadas y salidas hasta el instante t. Son variables contador que aumentan cada vez que ocurre un evento de llegada o salida.

LISTA{tLL, tS}

Lista que contiene los tiempos en los que se espera que ocurran los eventos de llegada y salida. Guarda los tiempos de los próximos eventos.

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LL(i)

Instante en el que el cliente i-ésimo llega al sistema.

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S(i)

Instante en el que el cliente i-ésimo sale del sistema.

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Serv(i)

Tiempo de servicio recibido por el cliente i-ésimo.

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T

Horizonte de la simulación. A partir de este instante, no entran más clientes al sistema.

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Tiempo de servicio

En la simulación de sucesos discretos, el tiempo de servicio es el tiempo que un cliente pasa siendo atendido en un nodo.

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Rutina de servicio

La rutina de servicio de un nodo es el conjunto de acciones que se ejecutan para simular el proceso de atención a un cliente en ese nodo.

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Tiempo de llegada

En la simulación de sucesos discretos, el tiempo de llegada es el tiempo en el que un cliente llega al sistema.

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Simulación de sucesos discretos

Un modelo matemático que representa un sistema real con elementos aleatorios, y las relaciones entre ellos.

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Rutina de llegada

La rutina de llegada de un cliente es el conjunto de acciones que se ejecutan para simular la llegada de un nuevo cliente al sistema.

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Lista de eventos

En la simulación de sucesos discretos, la lista de eventos es una estructura de datos que contiene los eventos futuros que van a ocurrir en el sistema.

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Proceso de llegadas

La probabilidad de que un evento ocurra dentro de un período determinado.

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Tiempo de simulación final (T)

El tiempo de simulación final es el tiempo en el que se termina la simulación.

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Tiempo líder (L)

El tiempo que transcurre entre la colocación de un pedido y su recepción.

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Tiempo medio en el sistema

El tiempo medio que pasan los clientes en el sistema es una medida que calcula el tiempo promedio que un cliente permanece en el sistema desde que llega hasta que sale.

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Coste de almacenamiento (h)

El costo de almacenar una unidad de inventario por unidad de tiempo.

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Coste de preparación (K)

El costo de producir o adquirir un lote de inventario.

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Número medio de clientes en un nodo

El número medio de clientes en un nodo es una medida que calcula el número promedio de clientes que se encuentran en ese nodo durante la simulación.

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Política aperiódica de pedidos

Un método de administración de inventarios que considera el nivel de inventario actual y hace pedidos únicamente cuando el inventario cae por debajo de un nivel determinado.

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Política periódica de pedidos

Un método de administración de inventarios que hace pedidos en intervalos regulares de tiempo, independientemente del nivel de inventario actual.

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Demanda de productos

La demanda de un producto durante un período de tiempo determinado, representada por una variable aleatoria.

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Modelo G/G/1

Un modelo de simulación de sistemas de espera que considera un único servidor, tiempos entre llegadas de clientes distribuidos según la variable aleatoria F y tiempos de servicio distribuidos según la variable aleatoria G. Los clientes que llegan al sistema vacío se sirven inmediatamente, mientras que los que llegan cuando ya hay clientes en espera entran en una cola FIFO con capacidad infinita.

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Condición de parada T

En la simulación del modelo G/G/1, se establece un tiempo T a partir del cual no se permiten más llegadas, pero los clientes que ya están en el sistema continúan siendo atendidos hasta que todos salen del sistema.

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Sistemas de espera complejos

Una red de colas muy grande, con características complejas que incluyen disciplinas de cola variables, tiempos de llegada y servicio arbitrarios, capacidad limitada en algunos nodos y nodos no estables. Son sistemas donde es difícil encontrar procedimientos analíticos para modelar su comportamiento.

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Simulación de sistemas de espera

El método de simulación consiste en crear un modelo computacional del sistema de espera y ejecutar simulaciones para obtener datos sobre su comportamiento.

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Simulación de sucesos discretos para sistemas no estacionarios

La simulación de sucesos discretos se utiliza para modelar sistemas de espera que se adaptan a condiciones impredecibles, como llegadas o servicios no estacionarios.

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Flexibilidad de la simulación de sucesos discretos

La simulación de sucesos discretos es una técnica flexible que permite modelar una gran variedad de sistemas de espera con diferentes características y reglas.

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Beneficios de la simulación de sucesos discretos

La simulación de sucesos discretos ofrece información valiosa sobre el comportamiento de los sistemas de espera complejos, lo que permite analizar su eficiencia y tomar decisiones para mejorar su funcionamiento.

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Programación de eventos

Un lenguaje de simulación discreta que se centra en la planificación de eventos. Los usuarios describen las acciones que se ejecutan cuando ocurren eventos específicos. El lenguaje se encarga de automatizar tareas como el muestreo de distribuciones, la gestión cronológica de eventos y la recolección de estadísticas.

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Orientado a procesos

Un lenguaje de simulación discreta que utiliza bloques o nodos conectados para representar el flujo de entidades o transacciones en un sistema. Este enfoque facilita la creación y visualización de modelos, pero sacrifica la flexibilidad de la programación de eventos.

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Modelado de bloques

Una técnica de simulación que permite representar sistemas complejos utilizando un conjunto de bloques o nodos interconectados. Estos bloques representan componentes del sistema y sus interacciones.

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GPSS

Un tipo de lenguaje de simulación discreta utilizado para modelar sistemas de espera. Se basa en un conjunto de bloques (aproximadamente 80) que el usuario debe aprender para utilizar el lenguaje.

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GASP

Un lenguaje basado en el enfoque de programación de eventos. Ofrece herramientas para la simulación discreta de sistemas con eventos específicos y actividades que se ejecutan en un orden específico.

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SIMSCRIPT

Un lenguaje de simulación discreta que utiliza el enfoque de programación de eventos. Es conocido por su flexibilidad y capacidad para modelar sistemas complejos.

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SLAM

Un lenguaje de simulación discreta que se basa en un enfoque de flujo de procesos. Utiliza bloques para representar componentes del sistema. Los bloques se conectan para crear un modelo que describe el flujo de entidades o información.

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SIMAN

Un lenguaje de simulación discreta que se basa en el enfoque de programación de eventos. Se utiliza para modelar sistemas complejos con eventos específicos y actividades.

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SIMSCRIPT II.5

Un programa de simulación de sucesos discretos que permite modelizar con ambas estrategias, es decir, simulaciones de tiempo continuo y de tiempo discreto.

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SIMULA

Un lenguaje de programación que utiliza una estrategia de simulación de sucesos discretos, desarrollado en la década de 1960.

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Extend Suite

Un simulador de propósito general que permite componentes discretos y continuos simultáneamente, utilizando una representación gráfica del modelo para facilitar su implementación.

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Arena (Software de simulación)

Un paquete de software de simulación que se utiliza para modelar sistemas que involucran elementos discretos.

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SIMNET II

Un paquete de software de simulación que se utiliza para modelar sistemas con estrategias de eventos discretos.

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MODSIM

Un lenguaje de programación que se utiliza para simular eventos discretos en un sistema.

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Study Notes

Introducción a la Simulación de Sucesos Discretos

  • El máster universitario en Inteligencia Artificial cubre métodos de simulación, incluyendo la simulación de sucesos discretos (SSD).
  • Existen dos tipos principales de modelos de simulación:
    • Los modelos continuos que describen cambios continuos en el tiempo, como la dinámica de la población.
    • Los modelos discretos que tratan con cambios en el sistema sólo en instantes específicos.
  • Los eventos en un modelo discreto marcan los momentos en que cambian los sistemas.

Conceptos Básicos de SSD

  • La variable tiempo (t) indica el tiempo transcurrido en la simulación.
  • Las variables contador registran cuántas veces ha ocurrido un evento.
  • Las variables de estado son un subconjunto mínimo de variables que describen el sistema en un instante específico para predecir su comportamiento futuro.

SSD de Sistemas de Espera Complejos

  • Los sistemas de espera complejos (colas) son difíciles de modelar analíticamente debido a la complejidad de sus comportamientos.
  • Se utilizan métodos de simulación discreta debido a las interacciones entre múltiples elementos del sistema.
  • Se utilizan ejemplos de simulación como modelos G/G/1, que incluyen servidores en serie y paralelo.

SSD de un Modelo de Inventario Probabilístico

  • Los modelos de inventario probabilístico se utilizan para sistemas con demandas probabilistas y tiempos de reabastecimiento aleatorios.
  • Estos modelos consideran el coste de la preparación, el coste por unidad, y descuentos por cantidad.

Software de SSD

  • Existen varios lenguajes de simulación discreta como Simula, Simnet II, Simscript II.5.
  • Hay simuladores de propósito general que permiten modelar eventos discretos y continuos simultáneamente, como Extend Suite y Arena.
  • Para implementar modelos complejos con varios sucesos, es necesario un software especializado y potente.

Red de colas

  • Las redes de colas son un tipo de sistema donde los clientes esperan ser atendidos.
  • Incluyen nodos, tiempos entre llegadas que se pueden modelar con una variable aleatoria.
  • Su comportamiento se puede analizar y simular utilizando métodos discretos.

Referencias

  • Referencias de diferentes autores y publicaciones sobre la materia se incluyen en las páginas detalladas.

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Description

Este cuestionario abarca los conceptos fundamentales de la simulación de sucesos discretos, un enfoque clave dentro del máster en Inteligencia Artificial. A través de preguntas, explorarás modelos de simulación, diferencias entre modelos continuos y discretos, y la importancia de las variables de tiempo y estado en la simulación. Prepárate para adentrarte en el mundo de la modelización de sistemas complejos.

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