Elegiendo los Tipos Correctos de Simulación para su Proyecto
Antes de comenzar a construir cualquier modelo de simulación para un proyecto determinado, es fundamental identificar los tipos de simulación que mejor se adaptan al sistema que se va a modelar.
¿Evolucionará el sistema con el tiempo?
¿Los agentes del sistema interactuarán entre sí y con su entorno?
¿Serán los agentes capaces de adaptarse a las nuevas condiciones, cambiando así sus patrones de decisión? ¿El sistema a modelar es un sistema dinámico y/o complejo?
En este blog, revisaremos los tipos de simulación más populares y ampliamente utilizados por profesionales y académicos para realizar estudios de simulación.
Simulación de Eventos Discretos
Este es uno de los tipos de simulación que modela un sistema como una secuencia o serie de eventos. En la simulación de eventos discretos, cada paso del proceso es un evento. Las variables (como la cantidad de recursos, el tiempo de procesamiento, etc.) cambian en puntos separados en el tiempo. Desde una perspectiva matemática, se puede decir que el sistema puede cambiar solo en un número contable de puntos en el tiempo; tales puntos son aquellos en los que ocurre un evento (es decir, una ocurrencia instantánea que puede cambiar el estado del sistema).
Debido a la naturaleza dinámica de los modelos de simulación de eventos discretos, los analistas de simulación deben realizar un seguimiento del valor actual del tiempo simulado a medida que avanza la simulación; además, necesitan un mecanismo para avanzar el tiempo simulado de un valor a otro.
El reloj de simulación es la variable dentro de un modelo de simulación que da el valor actual del tiempo simulado.
El avance de tiempo del siguiente evento y el avance de tiempo de incremento fijo son los dos enfoques principales sugeridos para hacer avanzar el reloj de simulación en un modelo de simulación de eventos discretos.
Simulación Basada en Agentes
Este es uno de los tipos de simulación donde las entidades (agentes) interactúan con otras entidades y su entorno de manera significativa.
La simulación basada en agentes se considera una variación de la simulación ya que, en casi todos los modelos de simulación basada en agentes, los cambios de estado ocurren en un número contable de puntos en el tiempo.
Los agentes son "entidades" autónomas que pueden sentir su entorno y otros agentes dentro de él y utilizar esta información para tomar decisiones.
Tienen atributos y un conjunto de reglas if/else que se utilizan para determinar su comportamiento. Los agentes también aprenden (es decir, obtienen una mejor comprensión del estado de otros agentes y su entorno) y se adaptan a los comportamientos (es decir, cambian sus criterios y reglas de decisión) con el tiempo, lo que requiere que tengan algún tipo de memoria.
La simulación basada en agentes utiliza un enfoque de abajo hacia arriba para el modelado; el énfasis está en describir el comportamiento y la interacción de los agentes individuales. Los modelos de simulación basada en agentes funcionan mejor en paquetes de software orientados a objetos (por ejemplo, Java) ya que permiten crear instancias de variables (o datos) que corresponden a los atributos de los agentes y métodos que corresponden a sus comportamientos.
Algunas situaciones en las que se podría usar simulación basada en agentes incluyen:
- Cuando el sistema tiene entidades que interactúan naturalmente entre sí y con su entorno.
- Cuando es importante que las entidades aprendan y adapten su comportamiento a las circunstancias externas.
- Cuando la lógica y el movimiento de las entidades depende de la conciencia situacional (es decir, la percepción de su entorno), en lugar de un "guión" fijo.
AnyLogic, un paquete de software de simulación comercial comercializado por The AnyLogic Company, permite simulación basada en agentes, simulación de eventos discretos y dinámica de sistemas, o una combinación de los tres. Los comportamientos de los agentes se desarrollan utilizando gráficos de estado, diagramas de flujo de procesos o ecuaciones de dinámica de sistemas, y se pueden ampliar escribiendo código Java.
Sistemas Dinámicos
Este es un tipo de simulación continua utilizada para diseñar y mejorar estrategias comerciales, políticas gubernamentales y planificación militar.
Se considera como un enfoque de arriba hacia abajo para modelar un sistema, generalmente a través de modelos determinísticos, pero con la posibilidad de incorporar componentes aleatorios.
AnyLogic representa el software más utilizado para desarrollar y analizar modelos de dinámica de sistemas.
Hay tres componentes clave en cualquier modelo de dinámica de sistemas:
- Existencias: son la acumulación de un “recurso” (por ejemplo, poblaciones, inventarios o nivel de un fluido de almacenamiento). Las existencias se representan mediante rectángulos (o contenedores) en un diagrama de flujo y existencias.
- Flujos: son flujos de un recurso hacia o desde un stock. Los flujos están representados por flechas gruesas de doble línea (o tuberías) con una válvula de mariposa superpuesta que controla la tasa de flujo a través de la tubería.
- Enlaces de información: traen información de una existencia a la válvula de un flujo, y normalmente se representa con una flecha delgada y curva.
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