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MATERIA: SIMULACION

DOCENTE: ING.ANA JULISSA GALVEZ ROBLERO

ALUMNO: REYNALDO FELIPE MORALES SILVA

NUM. DE CONTROL: 221260070

FECHA DE ENTREGA: 24/08/2024

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La metodología de la simulación esta compuesta por etapas las cuales son:

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NEGOCIO: "PANADERIA SILVA"

Esta idea surgió de poner el negocio de panadería ya que desde pequeño miraba a las personas consumir muy bien lo que es el pan y pues el objetivo de este negocio es crecer como negociante, se que no seria fácil al principio pero con esfuerzo y dedicación todo se puede, las variables que pueden limitar mi crecimiento pueden ser mal atención a mi cliente ya que hoy en día surgen de que si no les atiendes bien se van, lo otro seria de que si hay muy poco espacio también, podría poner tener en cuenta lo que es la falta de recursos en lo que es económico ya que es muy importante tener mas locales y lo mas importante tener cuidado al crear el pan.

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2.- GENERACIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN BASE.

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2.- GENERACIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN BASE.

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Antes que nada como primer paso seria la búsqueda de un local para así poder brindar el servicio del pan, el segundo paso seria colocar las cosas o contenedores en los cuales estarán los panes, como tercer paso estaría lo que son buscar a la persona que me ayudara con lo que seria las ventas el producto en lo que estoy promocionando mi producto en otros lados, para así poder extenderme mas en otros locales, mas que nada seria la preparación de mi local en el cual yo brindare mi servicio a las personas , con una muy buena atención , regalaría panes a alas personas que consuman mas de 50 pesos, para así llamar mas la atención a mis clientes.

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De manera paralela a la generación del modelo base es posible comenzar la recopilación de generación de generación estadística de las variables aleatorias del modelo. En esta etapa se debe de determinar que información de las atribuciones de probabilidad asociadas de cada variable.

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En esta etapa se integra la información obtenida a partir del análisis de los datos, los puestos del modelo y todos los datos que se requieran para tener un modelo de lo mas cercano posible a la realidad bajo el estudio.

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Una vez que se ha identificado las distribuciones de probabilidad de las variables del modelo y se han implementado los supuestos acordados es necesario realizar un proceso de verificación de datos para comprobar la propiedad de la programación del modelo.

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El proceso de validación del modelo consiste en realizar una serie de pruebas al mismo, utilizando información de entrada real para observar su comportamiento y analizar sus resultados. Si el problema bajo simulación involucra un proceso que desea mejorar, el modelo debe someterse a pruebas con las condiciones actuales de operación a lo que nos dará como resultado un comportamiento similar.

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Una vez que el modelo se validado el análisis esta listo para realizar la simulación y estudiar el comportamiento del proceso. En caso que se debe comparar escenarios diferentes para un mismo problema este será el modelo raíz.

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8.- DETERMINACION DE LOS ECENARIOS PARA EL ANÁLISIS

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8.- DETERMINACION DE LOS ECENARIOS PARA EL ANÁLISIS

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Tras validar el modelo es necesario acordar con los clientes los escenarios que se quieren analizar. Sin embargo es preciso tomar en cuenta que no todas las variables se comportan igual ante los cambios distintos de escenarios por lo que tal vez sea necesario que mas de una vez una variable se analice bajo las perspectivas pesimista, optimista e inmediata.

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Una vez que se obtienen los resultados de los escenarios es importante realizar pruebas estadísticas que permitan comparar los escenarios con los mejores resultados finales. Si dos de ellos tienen los resultados similar será necesario comparar sus intervalos de confianza respecto a la variable de respuesta final.

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10.- DOCUMENTACIÓN DEL MODELO SUJERENCIAS Y CONSLUSIONES 

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10.- DOCUMENTACIÓN DEL MODELO SUJERENCIAS Y CONSLUSIONES 

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Una vez realizado el análisis de los resultados, es necesario efectuar toda la documentación del modelo. Esta documentación es muy impotente pues permitirá el uso del modelo generado en caso de que se requieran ajustes futuros. En ella se debe incluir los supuestos del modelado, las distribuciones asociadas a sus variables, todos sus alcances y limitaciones.

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1. Shannon, Robert; Johannes, James D. (1976). «Systems simulation: the art and science». IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 6(10). pp. 723-724.

2. ↑ Galán, José M.; Izquierdo, Luis R.; Izquierdo, Segismundo S.; Santos, José I.; del Olmo, Ricardo; López-Paredes, Adolfo; Edmonds, Bruce (2009). «Errors and Artefacts in Agent-Based Modelling». Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 12(1). 1.

3. ↑ Saltar a:a b Izquierdo, Luis R.; Galán, José M.;Santos, José I.;del Olmo, Ricardo. Modelado de sistemas complejos mediante simulación basada en agentes y mediante dinámica de sistemas 16. pp. 85-112.