Metodologia de una simulación - Investigación

Definición del Sistema

Para tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es necesario realizar un análisis preliminar de este, con el fin de determinar:

• La interacción que tiene con otros sistemas.

• Las restricciones del sistema.

• La frontera del sistema y el alcance.

• Las variables que actúan dentro del sistema y sus interrelaciones.

• Y los resultados que se espera obtener del estudio.

Además hay que planificar el estudio en términos de personal, costo y tiempo.

Formulación del modelo

En esta fase se define y construye el modelo preliminar con el cual se obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es importante definir todas las variables que forman parte del sistema, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa al modelo.

Colección de datos

Es posible que la obtención de datos sea fácil de conseguir y en otros casos sea un poco dificultoso; esto puede influenciar en el desarrollo y formulación del modelo. Por consiguiente, en esta etapa es muy importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a necesitar para producir los resultados esperados. Además, se debe seleccionar la información útil para determinación de las distribuciones de probabilidad asociadas a cada una de las variables aleatorias necesarias para la simulación [Eduardo García]. Aunque en algunos casos la información requerida se suele obtener de registros contables, órdenes de trabajo, órdenes de compra, opiniones de expertos y si no hay otro medio se hace por experimentación.

Construcción del programa que representa el modelo

La construcción del programa que represente al modelo se encuentra mucho más clara, ya que en el modelo matemático se determina y/o clarifica las entidades, atributos, variables, entre otras. Pero, por la mayoría de las veces, la construcción del programa que represente al modelo, no es una tarea fácil de lograr, ya que en esta fase, además de modelar, se tiene que especificar partes del programa en su ejecución, cosa que no se puede hacer mención en el paso anterior.

Una de las ventajas de este paso es que en este nivel ya debemos pensar en cómo funcionaría nuestra simulación y de acuerdo a esta idea lo plasmaríamos en nuestra construcción. En esta fase es donde empieza a actuar el programador de la simulación Por la mayoría de las veces la fase de formulación del modelo matemático y la fase de construcción del programa que represente el modelo van siempre desarrollados paralelamente, ya que ambas se basan entre sí.

Validación

Teniendo en cuenta la definición presentado en el apartado anterior. Ahora llevando a nuestro tema podríamos decir que la validación del modelo, es la fase que en la que se lleva a cabo las pruebas necesarias para ver el comportamiento que tiene esta, si es perjudicial o no con su entorno.

A pesar de que se haga varias pruebas para la validación del modelo, hay ciertas dificultades o desventajas que se tiene, tales como:

• No existe validación general , ya que cada modelo se valida con respecto a sus objetivos.

• Otra idea que se tiene con respecto a esto es que la idea de simulación es construir modelos sencillos y para objetivos específicos y concretos, y esto es una definición muy lejana a la validación general

• Puede no existir un mundo real con el cual comparar, ya que la mayoría de las veces se  tiene, al momento de simular, un lugar de donde podemos apoyarnos. Ahora en el caso que nos pidan desarrollar una nueva funcionalidad de un sistema o servicio, ya no tendríamos en que apoyarnos.

• A veces los datos obtenidos del mundo real no son precisos, La validación supone comparar los  datos obtenidos de la simulación con los obtenidos en un caso del mundo real, pero hay veces en que en el mundo real hay, pequeños o grandes, márgenes de error. En este caso no existirían garantías de que la simulación logre resultados agradables.

En esta etapa el validador debe tener un excelente juicio y saber el entorno en el cual se está desarrollando esta simulación. Es en esta etapa donde se valora las diferencias entre el funcionamiento del simulador y el sistema real. Según la gran enciclopedia Wikipedia, dice que existen 5 formas más comunes de validar un modelo, las cuales son:

• La opinión de expertos sobre los resultados de la simulación.

• La exactitud con que se predicen datos históricos.

• La exactitud en la predicción del futuro.

• La comprobación de falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema real.

• La aceptación y confianza en el modelo de la persona que hará uso de los resultados que arroje el experimento de simulación.

Experimentación

Básicamente los experimentos de simulación buscan respuestas a casuísticas que puedan suceder o afectar el programa. Responden a la pregunta ¿Qué pasaría si? Claro está que este tipo de pregunta se puede experimentar en cualquier parte del ciclo de vida del programa de simulación, pero en cualquier parte significaría solucionar diferentes alternativas de solución ante un determinado problema y/o mejora que pueda existir en el desarrollo o diseño del programa.

Este método ha sido reconocido oficialmente como uno de los pasos a seguir dentro del desarrollo de un programa de simulación, pero rara vez aplicada.

En la monografía hecha para el General Ricardo Torrón Durán, dice que:

En general las respuestas que buscamos mediante los experimentos servirán de soporte a una decisión racional sobre el sistema.

En general las respuestas que buscamos mediante los experimentos servirán de soporte a una decisión racional sobre el sistema. El ing. Efrain Muretti plantea tres formas de análisis más comunes en el desarrollo del experimento, las cuales son:

1. Comparación de las medias y varianzas de las alternativas analizadas: Se le denomina mayormente como diseño de experimentos de un factor simple. Para  poder cumplir con este tipo de análisis, es necesario tener el tamaño de la muestra y las condiciones iniciales. 
2. Determinación de la importancia y el efecto de diferentes variables en los resultados de la simulación: Toma como base el análisis de la varianza y técnicas de regresión como medios para así poder encontrar y evaluar la importancia y/o el efecto de varias variables en los resultados.
3. Búsqueda de los valores óptimos de un conjunto de variables: Se utiliza algoritmos heurísticos de búsquedas

Interpretación

En esta etapa del estudio, se interpretan el resultado que se obtienen de la simulación y en base a esto se toma una decisión. Sin duda los resultados que arroja la simulación ayudan a soportar decisiones del tipo semi-estructurado, es decir, la computadora por sí sola no toma una decisión, sino que la información que proporciona ayuda a tomar mejores decisiones y por consiguiente obtener mejores resultados.

Documentación

En esta fase final son requeridos dos tipos de documentación para hacer un mejor uso del modelo de simulación. La primera se refiere a la documentación de tipo técnico, es decir, este documento permitirá el uso del modelo generado en caso de que se requieran ajustes futuros. En ella se deben incluir los supuestos del modelo, las distribuciones asociadas a sus variables, todos sus alcances y limitaciones. La segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado a través de una terminal de computadora.