Syllabus
INE-0405 Simulación
ING. JOSÉ ROMÁN CAB PAAT
jrcab@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
6 | 2 | 2 | 6 |
Prerrequisitos |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
Materiales |
Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
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Parámetros de Examen | |
PARCIAL 1 | Unidad I |
PARCIAL 2 | Unidad 2 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. 1
1.1. Introducción y conceptos 1.1.1. Definiciones de simulación 1.1.2. Ventajas y desventajas del uso de la simulación 1.1.3. Propósitos, objetivos y aplicaciones de la simulación. 1.1.4. Condiciones para usar la Simulación 1.2. Tipos de simulación 1.2.1. Tipos de simulación. 1.2.2. Estructura y características de la simulación de eventos discretos. 1.3. Metodología, Estructura y etapas de un estudio de simulación 1.3.1. Fases del proceso de simulación 1.3.2. Definición del sistema 1.3.3. Formulación y Construcción del modelo 1.3.4. Preparación de datos y selección del lenguaje 1.3.5. Traslación y validación del modelo 1.3.6. Planeación estratégica y táctica 1.3.7. Experimentación, interpretación, implantación, monitoreo y control. 1.3.8. Diferencias entre verificar y validar 1.3.9. Tipos de estudio de sistemas 1.4. Sistemas, modelos y control 1.4.1. Conceptos (sistemas, modelos , control) 1.4.2. Características (sistemas y modelos) 1.4.3. Principios y criterios que debe de cumplir un modelo de simulación 1.4.4. Función del modelo 1.4.5. Clasificación y estructura de los modelos 1.4.6. Control del proceso 1.5. Etapas de un proyecto de simulación 1.5.1. Formulación del problema 1.5.2. Análisis y recolección de datos 1.5.3. Desarrollo del modelo 1.5.4. Verificación y validación 1.5.5. Experimentación, optimización y experimentación de resultados |
2. 2
2.1. Definción, propiedades, tablas y generadores de números pseudoaleatorios 2.1.1. Conceptos de números Aleatorios y pseudoaleatorios 2.1.2. Propiedades, tipos y tablas 2.2. Métodos de generación de números pseudosaleatorios 2.2.1. Métodos de centros al cuadrado 2.2.2. Métodos congruenciales: Multiplicativo y Mixto 2.3. Pruebas estadísticas de aleatoriedad 2.3.1. Pruebas de promedios 2.3.2. Pruebas de frecuencias 2.3.3. Pruebas de bondad y ajuste 2.3.4. Pruebas de Kolmogorov-Smirnov 2.3.5. Pruebas de aleatoriedad 2.4. Método de Monte Carlo 2.4.1. Conceptos y casos de uso 2.4.2. Ejercicios de aplicación (Procesos aleatorios manuales ó usando lenguajes de propósito general sobre problemas aplicados a servicios, sistemas productivos, de inventarios, etc). |
3. 3
3.1. Variables aleatorias 3.1.1. Variables aleatorias discretas: distribuciones de poisson, binomial y geométrica. 3.1.2. Variables aleatorias continuas: distribución uniforme, exponencial, normal, erlang, gamma, beta y triangular 3.2. Métodos para generar variables aleatorias 3.2.1. Transformada inversa y Método del rechazo 3.2.2. Procedimientos especiales |
4. 4
4.1. Introducción 4.1.1. Conceptos sobre lenguajes de simulación y simuladores 4.1.2. Ventajas, Desventajas 4.1.3. Características, aplicación y uso de lenguajes: SLAM, ECSL, SIMAN, GPSS, etc. 4.1.4. Factores a considerar en la selección del lenguaje 4.1.5. Simuladores: PROMODEL, TAYLOR ED, ARENA, WITNESS, etc. 4.2. Aprendizaje y uso de un simulador 4.2.1. Características del software 4.2.2. Elementos del modelo 4.2.3. Menús principales y construcción del modelo 4.3. Casos prácticos de simulación 4.3.1. Modelos de inventarios 4.3.2. Modelos de líneas de espera |
5. 5
5.1. Análisis, modelado y simulación de un sistema. 5.1.1. Análisis y modelado 5.1.2. Preparación de datos, traslación del modelo 5.2. Validación, Planeación y resultados 5.2.1. Validación 5.2.2. Planeación estratégica y táctica 5.2.3. Resultados y Casos de estudio |
Prácticas de Laboratorio (20242025N) |
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Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
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Cronogramas (20242025N) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |