1. Factores a considerar en el desarrollo de simulacion
1.1. Esta rama esta basada básicamente en la teoría de la probabilidad y estadística,matemáticas, ciencias computacionales entre otras.
2. Generación de variables aleatorias no uniformes
2.1. Si nuestro modelo de simulación es un modelo estocástico, nuestra simulación debe ser capaz de generar variables aleatorias no uniformes. Esto puede ser obtenido si contamos con un generador de números uniformes y una función que transforme estos números en valores de distribución de probabilidad.
3. Lenguajes de programación
3.1. En esta etapa se tienen 2 cursos de acción a seguir si no se tiene nada de software sobre simulación:
3.1.1. 1.- Desarrollar el software requerido
3.1.2. 2.- Comprar software (lenguajes de propósito especial)
3.1.2.1. Para esta alternativa es necesario analizar y evaluar varios paquetes de simulación.
4. Condiciones Iniciales
4.1. La mayoría de los modelos de simulación estocástica se corren con la finalidad de estudiar al sistema e una situación de estado estable. por eso es necesario establecer las alternativas que existen para resolver este problema, algunas formas de atacar el problema son:
4.1.1. Usar un tiempo de corrida lo suficientemente grande de modo que los periodos trascendentes sean insignificantes con respecto a la condición del estado estable
4.1.2. Excluir una parte apropiada de la parte inicial de la corrida.
4.1.3. utilizar simulación re-generativa
5. Tamaño de la Muestra (número de corridas en la computadora)
5.1. La selección de un tamaño de muestra apropiado que asegure un nivel deseado de precisión y a su vez minimice el costo de operación del modelo. Es necesario que un análisis estadístico sea realizado para determinar el tamaño de muestra requerido. Puede ser obtenido de 2 maneras:
5.1.1. Previa e independientemente de la operacion del modelo
5.1.2. Durante la operación del modelo y basado en los resultados arrojados
6. Diseño de experimentos
6.1. El diseño de experimentos es un tópico. En estudios de simulación el diseño de experimentos puede ser de varios tipos:
6.1.1. Comparación de las medidas y varianzas de las alternativas analizadas.
6.1.2. Determinación de la importancia y el efecto en las variables en los resultados de la simulación
6.1.3. Búsqueda de los valores óptimos de un conjunto de variables
7. Ventajas y Desventajas en el uso de la simulación
7.1. -
7.2. Ventajas
7.2.1. A travez de un estudio de simulación se puede el efecto de cambios internos y externos del sistema.
7.2.2. Observaciones detalladas del sistema que se esta simulando puede conducir a un mejor entendimiento y por consiguiente sugerir estrategias que mejoren la operación
7.2.3. La simulación de sistemas complejos pueden ayudar a entender mejor la operación del sistema, detectar variables importantes que interactuan en el sistema y entender mejor las inter-relaciones entre ellas
7.3. Desventajas
7.3.1. La tecnica de simulación presenta el problema de requerir equipo computacional y recursos humanos costosos
7.3.2. Se requiere bastante tiempo para que el modelo de simulación sea desarrollado y perfeccionado.
7.3.3. Que la administración de las organizaciones no entiendan esta técnica y sea difícil el vender la idea