Materia	Carrera	Plan	Año	Periodo
SIMULACION	LIC.EN CS.DE LA COMPUTACION	006/05	2010	2° cuatrimestre

Docente	Función	Cargo	Dedicación
PRINTISTA, ALICIA MARCELA	Prof. Responsable	P.Adj Exc	40 Hs
MOLINA, SILVIA MARTA	Responsable de Práctico	P.Adj Exc	40 Hs
TISSERA, PABLO CRISTIAN	Auxiliar de Práctico	JTP Exc	40 Hs

La simulación es una metodología indispensable para la descripción y análisis de una amplia variedad de problemas reales. Usada apropiadamente, proporciona considerables beneficios según el contexto en la que se use: ahorro de tiempo; ahorro de recursos económicos; permite analizar la ocurrencia de ciertos fenómenos a través de la reconstrucción de escenas y un minucioso análisis, que no podría llevarse a cabo en una situación real; una vez desarrollado un modelo de simulación válido, se pueden explorar nuevas políticas, procedimientos operativos, o métodos sin necesidad de afectar al sistema real; etc.
Las simulaciones realizadas con entornos de software como ARENA son generalmente fáciles de entender, rápidas de ejecutar y fáciles de modificar, por lo que es interesante aprovechar las ventajas de su utilización.

Mediante la simulación, se intenta presentar artificialmente una situación real, con la intención de que el alumno experimente
con el modelo, participe y aprenda. Por lo tanto se pretende del alumno que:
* Adquiera los conocimientos teóricos básicos para entender y elegir el método de simulación más adecuado para cada
problema
* Sea capaz de aplicar apropiadamente e interpretar aspectos de diseño y análisis cubiertos en su propio estudio de
simulación.
* Conozca y maneje lenguajes de simulación de propósito específico.
* Desarrolle destreza en la interpretación tanto visual como analítica de los resultados de una simulación.

BOLILLA 1: INTRODUCCIÓN A SIMULACIÓN
Sistema. Componentes de un sistema. Modelo. Tipos de modelos. Conceptos de simulación. Ventajas y desventajas de la
simulación. Comparación de la simulación con métodos analíticos. Modelos de simulación de eventos discretos. Estados.
Eventos. Pasos en un estudio de simulación. Ejemplos Utilizando el método de Montecarlo.
BOLILLA 2: SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS
Conceptos y Principios Generales. Manejo del Clock. Simulación utilizando Planificación de Eventos. Manipulación de la
Lista FEL.
BOLILLA 3: SIMULACIÓN DE MUESTRAS PROBABILISTICAS
Técnicas para generar números aleatorios. Test para el chequeo de la Uniformidad. Técnicas para generar variables aleatorias
discretas y continuas de distribuciones empíricas. Métodos de transformación inversa, de aceptación y rechazo y método de
convolución. Relación entre Distribución Exponencial y Poisson.
BOLILLA 4: ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN
Características estocásticas de los resultados.
Medidas de performance y su estimación. Estimación de la media y la varianza. Intervalo de confianza. Repetición de
corridas. Estimación del sesgo inicial. Medias por lotes. Técnicas de reducción de la varianza. Estimación de la longitud de la
corrida de la simulación.
BOLILLA 5: FENOMENOS DE ESPERA
Procesos Poisson. Medidas de Performance de un Modelo de Colas. Colas Infinitas: Unica Cola-Unico Servidor. Única
Cola-Múltiples Servidores. Colas Finitas. Sistemas en cascada.
BOLILLA 6: LENGUAJES DE SIMULACIÓN (ARENA)
LENGUAJE ARENA. Simulación orientada a Procesos. Panel de procesos básicos. Panel de procesos avanzados. Panel de
transferencia avanzado. Reportes. Animación

Prácticos de Aula y/o Máquinas:
PRACTICO N° 1
Repaso de teoría y práctica de Inferencia Estadística y Probabilidad (Temas ya vistos por el alumno en materias previas)
PRACTICO Nº 2. Simulación de Eventos Discretos.
Parte I. Simulación manual orientada a las entidades.Práctico de aula. Técnica de Montecarlo.
Parte II.Simulación orientada a los eventos. Práctico de máquina utilizando un lenguaje de propósito específico JAVA.
PRÁCTICO Nº 3. Generación de números y variables aleatorias
Parte I. Práctico de aula.
Parte II. Práctico de Máquina. Simulación "Caso de estudio: Puesto de Peaje".
PRÁCTICO Nº 4. Analisis de los resultados
Parte I. Práctico de aula.
Parte II. Práctico de Máquina.
PRÁCTICO Nº 5. Simulación con ARENA. Práctico de Máquina
PRACTICO Nº 6. Teoría de Colas.Práctico de Aula.
PROYECTO DE SIMULACIÓN FINAL.

Para regularizar la materia los alumnos deberán cumplir las siguientes condiciones:
a) Aprobar los prácticos de aula especificados por la cátedra.
b) Aprobar los prácticos de máquina: Cada práctico se deberá entregar y aprobar en la fecha fijada por la cátedra o en una
fecha de recuperación.
c) La cátedra establece un exámen parcial a realizarse durante su dictado. Los alumnos deberán aprobar tal parcial o su
recuperación para regularizar.Tendrán derecho a la recuperación adicional por trabajo, los alumnos que así lo acrediten.
d) Aprobar un proyecto de Simulación Específico.
EXAMEN FINAL para alumnos regulares.
El examen final será escrito u oral, pudiendo incluir uno o varios temas teóricos y/o prácticos.

[1] Discrete Event System Simulation. Fourth Edition. Jerry Banks, John Carson, Barry Nelson, David Nicol. 2005. Prentince Hall.
[2] Discrete Event System Simulation. Second edition. 1996. Jerry Banks, J.Carson, Barry Nelson. Prentice Hall.
[3] A Guide to Simulation. Second Edition. 1983. P.Bratley B.Fox, L.Schrage.
[4] Simulation with GPSS y GPSSV 1976. P. Bobillier. B Kahan. A. Probst.PRENTICE HALL.
[5] Simulation with Arena. W. David Kelton, Randall P. Sadowski, Deborah A. Sadowski. 1998. Mc Graw Hill.
[6] Probability, Statictics, and Queueing Theory with Computer Science Applications. Second Edition. Arnold O. Allen. Academic Press, Inc. 1990.

 

La asignatura tiene como objetivo introducir al alumno a la modelización de sistemas y posterior resolución via resolcuión numérica (simulación). Se abordan diversas técnicas: orientada al evento y orientada al proceso. En las prácticas de Laboratorio, se utilizan lenguajes de propósito general como C y Java y de Simulación específicos como GPSS y Arena.
También se introduce brevemente al alumno a la técnica analítica.

INTRODUCCIÓN A SIMULACIÓN y PROCESOS ESTOCÁSTICOS
SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS.
SIMULACIÓN DE MUESTRAS PROBABILISTICAS.
SIMULACION ORIENTDA A LOS EVENTOS. LISTA DE EVENTOS FUTUROS.
ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN
FENOMENOS DE ESPERA.
SIMULACION ORIENTADA A LOS PROCESOS.
LENGUAJES DE SIMULACIÓN (ARENA)