Cursos, Investigación y Recursos en Inteligencia Artificial

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SIMULACIÓN POR EVENTOS DISCRETOS CON ARENA

 

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SUMILLA

El curso de orienta a aprender cómo desarrollar modelo de simulación discreta de sistemas reales o conceptuales, cómo verificar el diseño, cómo validar los resultados obtenidos y cómo interpretar los resultados de los experimentos de simulación planteados. La simulación discreta es una forma de modelar la realidad que hace uso principalmente de programas para computadoras: se identifica las variables más importante del sistema; se diseña modelos que permitan representar su comportamiento en el tiempo de cada una de ellas; se identifica la interrelación entre las variables; se diseña modelos según estos elementos; se ingresa todas las variables y sus interrelaciones al programa de simulación discreta; se verifica y valida el comportamiento del sistema simulado y finalmente se puede obtener un programa que puede ser usado para simular la realidad. El curso de simulación por eventos discretos se orienta a al simulación de sistemas de complejos como cadenas de producción, flujos de trabajo, inventarios, operaciones bancarias, operaciones de aeropuertos, procesos hospitalarios, supermercados, sistemas de respuesta a emergencias, etc. Todos ellos tienen una propiedad importante, tienen comportamiento probabilístico.

 

 

OBJETIVOS DEL CURSO

Al finalizar el curso los alumnos podrán desarrollar modelos de sistemas complejos, diseñar simuladores e implementar estos en programa de simulación, tal que respondan al tipo de comportamiento que se desea estudiar. Luego de diseñar el simulador y basándose en los resultados que el simulador entregue y según las estrategias que se imponga al simulador emplear estos resultados como una herramienta de toma de decisiones.

Objetivos Conceptuales

  • Modelado y simulación.

  • Simulación por eventos discretos.

  • Una revisión del Arena.

  • Fundamentos estadísticos para la simulación.

  • Modelado de operaciones básicas.

  • Modelado de operaciones detalladas.

  • Análisis de resultados.

Objetivos Procedimentales.

  • Conoce las diferentes técnicas de simulación.

  • Conoce como diseñar técnicas de recolección y análisis de datos.

  • Aplica las técnicas de simulación en el análisis, diseño y postulación de sistemas.

  • Diseña simuladores y desarrolla el software correspondiente.

  • Evalúa la necesidad de usar un modelo de simulación para tomar decisiones.

Objetivos Actitudinales.

  • Valora la importancia de la simulación de sistemas discretos.

  • Expresa claramente el proceso de modelado, simulación, toma de decisiones y evaluación.

  • Expresa las etapas necesarias para desarrollar un proyecto de simulación de sistemas.

 

 

PROFESOR

Samuel Oporto Díaz (soporto@wiphala.net)

Magíster en Inteligencia Artificial - ITESM. Ingeniero de Sistema - UNI. Docente del curso de Inteligencia Artificial en la UNI, USMP y UPC. Docente del Curso de Minería de Datos en el IIFIIS. Investigador Principal del Instituto de Investigación de la FIIS-UNI. Investigador en Ciencias de Computación con publicaciones en: IJCNN-2007 of August 2007 Orlando, FL, USA. ICAIPR of July 2007 Orlando, FL, USA. ICIAR2005, Toronto – Canada. LNCS-2005, Springer Journal – Canada. CLEI2004 Lima-Perú y CLEI2006 Santiago de Chile. Consultor en Sistemas Inteligentes y Sistemas Autónomos. Gerente General KASPeru.

 

 

DIRIGIDO A

  • Personal involucrado en proyectos de Business Intelligence.

  • Administradores de Bases de Datos.

  • Analistas de Sistemas.

  • Analistas de marketing y mercadeo.

  • Personal involucrado en proyectos de pronóstico y predicción.

  • Analistas de riesgos.

 

 

PRE-REQUISITOS

  • Estadística básica.

  • Inferencia Estadística.

  • Probabilidad y distribuciones de probabilidad.

  • Chi-cuadrado Tests de Bondad de ajuste.

  • Teorema Central del Límite.

  • Conceptos de programación estructurada y orientada a objetos.

  • Métodos numéricos.

 

 

MAPA CONCEPTUAL

 

El mapa conceptual expone las unidades académicas en que está dividido el curso y la relación que existe entre ellas. Todos los conceptos vertidos en el curso se orientan al análisis, diseño, implementación y evaluación de un proyecto de simulación de sistemas discretos donde los alumnos pueden poner en práctica los conocimientos aprendidos.

 

 

CONTENIDO DEL CURSO

Sesión 1

Modelado y simulación (2h).

  • Modelos.

  • Simulación.

 

Simulación por eventos discretos (2h)

  • Proyecto de simulación.

  • Sistema de colas.

  • Medidas de desempeño.

  • Elementos – entidades estáticas y dinámicas.

  • Estadística.

  • Representación de la simulación.

 

Revisión del Arena (4h)

  • Construcción de modelos.

  • Relación entre modelos.

  • Módulos - flowchart y datos.

  • Ploteos.

  • Ejecución de modelos.

  • Reportes.

 

Sesión 2

Fundamentos estadísticos para la simulación (4h)

  • Probabilidad y distribuciones de probabilidad.

  • Generación de números aleatorios.

  • Generación de variables aleatorias.

  • Técnicas de muestreo.

  • Test de bondad de ajuste.

  • Arena Input Analyzer.

 

Modelado de operaciones básicas (4h)

  • Sistemas de colas con un servidor.

  • Sistemas de colas con servidores en serie y en paralelo.

  • Ensamble.

  • Planeación.

 

Sesión 3

Modelado de operaciones básicas (2h)

  • Fallas.

  • Parámetros del modelo.

 

Modelado de operaciones detalladas (6h)

  • Árboles de decisiones

  • Operación de estado estable

  • Entidades lógica

 

Sesión 4

Modelado de operaciones detalladas (2h)

  • Estadísticas de salida

 

Análisis de resultados (6h)

  • Output Analyzer

 

 

ESTRATEGIA DE APRENDIZAJE

El curso se desarrolla durante 32 horas de clases, 4 sesiones de 8 horas, las sesiones son teórico-prácticas, es necesario el uso laboratorio de computadoras, una PC por alumno. Para el logro de los objetivos del curso se recomienda que los alumnos practiquen al menos el mismo número de horas que las sesiones del profesor.

 

 

MÉTODO DE EVALUACIÓN

  • Durante el desarrollo del curso se toman evaluaciones del proceso y un trabajo integrador que trata de medir el grado de aprendizaje del alumno.

  • Para que los alumnos obtengan un certificado del curso deben cumplir los siguientes requisitos: asistir al menos al 80% de las sesiones de clase y obtener al menos una nota de 14 en las evaluaciones del curso.

 

 

FECHAS IMPORTANTES

  • No programado.

  • Duración: 4 sesiones de 8 horas, 36 horas en total.

 

 

EQUIPOS Y MATERIALES

  • Todos los alumnos al iniciar las clases reciben el material del curso.

  • Todos los alumnos tienen asignados una PC

 

 

SOFTWARE

  • Arena

  • MS EXCEL

 

 

BIBLIOGRAFÍA

  • Simulation with Arena. David Kelton. McGraw – Hill 2004. Thrid Edition.

  • Simulation Modeling and Analisys with Arena. Tayfur Altiok / Benjamin Relamed. Cyber Research, Inc and Enterprise Technology Solution, Inc. 2001 Primera Edición

  • Simulation Modeling & Análisis. Averill M. Law / David Kelton. McGraw-Hill 1997

  • Investigación de Operaciones. Wayne L. Winston. Grupo Editorial Ibero América 1994. Primera edición.

  • Discrete - Event System Simulation. J. Banks / J. Carson,II. Prentice – Hall Inc.1984. Segunda edición.

  • Simulación de Sistemas. Gordon. Prentice – Hall Inc.1980. Segunda edición

  • Técnicas de Simulación en Computadoras. Naylor. John Wiley & Son. 1966. Primera edición.

 

 

INFORMES E INSCRIPCIONES

 

 

LUGAR DE CLASES

  • Por definir.