13 Ene
¿cuales son los tipos de simulacion, describa cada uno de ellos?
Un modelo de simulación estática (simulación de Monte Carlo) es una representación de un sistema en un instante de tiempo determinado.
Una simulación dinámica es una representación de un sistema cuando evoluciona con el tiempo.
Un modelo de simulación determinista no contiene variables aleatorias.
Un modelo de simulación estocástica contiene una o más variables aleatorias.
Modelos continuos: su comportamiento cambia continuamente con el tiempo. Se suelen representar mediante ecuaciones diferenciales que describen las interacciones entre los elementos del sistema
Modelos discretos: su comportamiento cambia solo en instantesconcretos de tiempo: eventos.
En que consiste el proceso de simulacion
Enunciado explícito de los objetivos que se persiguen: preguntas que
se han de contestar, hipótesis que se quiere probar, posibilidades a
considerar.
Creación del modelo y reunión de datos
Diseñar un programa de ordenador para el modelo
Verificar el programa
Validar el modelo
Utilizar el modelo para experimentar y contestar a las preguntas
iniciales.
Reunir, procesar y analizar los datos generados como soluciones del
modelo y en términos de validez y confiabilidad estadística.
Enumere los elementos de una simulacion
Salidas: objetivos del estudio expresadas mediante valores numéricos.
Entradas: valores numéricos que permiten iniciar la simulación y
obtener las salidas:
Condiciones iniciales: valores que expresan el estado del sistema al principio de la simulación
Datos determinísticos: valores conocidos necesarios para realizar los
cálculos que producen las salidas
Datos probabilísticos: cantidades cuyos valores son inciertos pero
necesarios para obtener las salidas de la simulación. Los valores
específicos de estos datos deben conocerse a través de una distribución de probabilidad.
Explique una cadena de markov
Una cadena de markov es una serie de eventos, en la cual la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediatamente anterior. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria. Recuerdan el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros. Esta dependencia del evento anterior distingue a las cadenas de Markov de las series de eventos independientes, como tirar una moneda al aire o un dado.
Las cadenas de Markov se han utilizado para analizar los patrones de compra de los deudores morosos, para planear necesidades del personal, analizar el reemplazo de equipos y otros.
¿Que es un sistema experto e indique sus componentes?
Un sistema experto es aquel capaz de almacenar el conocimiento de un experto en una especialidad determinada y limitada, y a su vez solucionar problemas mediante la inducción – deducción lógica
Los sistemas expertos incorporan en la base de conocimiento del sistema el conocimiento de un experto, e intentan simular el razonamiento humano por medio de un conjunto de programas de computación.
Un sistema experto se compone de:
Base de hechos
Base de conocimiento
Motor de inferencia
Módulos de comunicación o de entrada salida que se subdivide en:
a Módulo de consulta o del usuario
b Módulo de trabajo o del experto
Explique una base de hechos
Contiene la información que permanece invariable y que recibe el nombre de hecho
Podemos decir que constituye la memoria de trabajo del sistema experto
Los hechos representan la estructura dinámica del conocimiento ya que su número puede verse incrementado a medida que se van relacionando las reglas.
Explique el motor de inferencia
Es el corazón del sistema experto.
Concretiza el conocimiento abstracto que posee el sistema, para obtener las conclusiones y tomar las decisiones correspondientes.
Es el intérprete de las reglas y por lo tanto nos da la estrategia general de resolución.
Defina Modelo y tipo de Modelo
Es una representación simplificada de la realidad en la que aparecen algunas de sus propiedades
Un modelo es un objeto, concepto o conjunto de relaciones que se utiliza para representar y estudiar de forma simple y comprensible una porción de la realidad empírica.
Modelos Icónicos:
La relación de correspondencia se establece a través de las propiedades morfológicas, habitualmente un cambio de escala con conservación del resto de las propiedades topológicas, ejemplo una maqueta
Modelos Análogos
Poseen algunas propiedades similares a los objetos representados, pero sin ser una réplica morfológica de los mismos.
Ejemplo mapa impreso
Modelos Simbólicos
Se construyen mediante reglas notablemente más abstractas ya que se representan mediante una codificación matemática (geometría, Estadística, etc.)
Tipos de modelos matematicos
Determinísticos y estocásticos
Lineales y no lineales
De tiempo continuo y tiempo discreto
Invariantes y Variantes
Estáticos y Dinámicos
Indique las preguntas para guiar la fundamentacion en los actos de habla
¿Cuál es mi interés al hacer la evaluación?
¿Qué es lo que quiero lograr?
¿A qué dominios de acción está restringida la evaluación?
¿Cuáles con mis estándares de evaluación en dichos dominios de acción?
¿Qué afirmaciones puedo proveer para apoyar o refutar esta evaluación?
¿Qué acciones son ahora posibles?
Describa en que consiste en escuchar para abrir posibilidades
Escuchar las preocupaciones e intereses del que habla
Preguntar:
¿Cuáles son las insatisfacciones?
¿Cuáles son las preocupaciones e intereses que esas insatisfacciones le impiden cuidar?
Si esas preocupaciones e intereses no pueden ser bien atendidos, ¿Cuáles son las preocupaciones e intereses más de fondo que no pueden ser cuidados?
Construir una interpretación de las narrativas e historias en las cuales la persona existe, que toma por verdades, y que le impiden abrir posibilidades.
Observar las evaluaciones gobernantes de las historias o narrativas. Observar:
Personajes negativos que figuran en las historias o narrativas; es decir caracterizaciones negativas que la persona hace. (Esta evaluación produce resignación con respecto a lo que es posible esperar de los personajes).
Explicaciones que aparecen en las historias o narrativas acerca de las causas de que las cosas sean como son y que tranquilizan a la persona. Estar atento a palabras como: porque, debido a que, por lo tanto… (Estas producen inacción al tranquilizarnos con que sabemos la causa de las historias).
Describa la variedad de modelos de cola
Existe una cantidad enorme de Modelos de Colas que pueden utilizarse. Nos vamos a concentrar en 4 de los modelos más usados.
Modelos más complejos pueden ser desarrollados mediante el uso de la Simulación y se los encuentra en textos especializados sobre el tema.
Los 4 modelos de colas a estudiar asumen:
oArribos según la Distribución de Poisson
oDisciplina PEPS
oUna sola fase de servicio.
Modelo A: Un canal, Arribos según la Distribución de Poisson; Tiempos de Servicio exponenciales
Modelo B:
Multicanal
Modelo C: Tiempo de Servicio constante
Modelo D:
Población Limitada
Modelo A: Modelo de Colas de un solo canal, con arribos que siguen la distribución de Poisson y Tiempos de Servicio Exponenciales: (Modelo M/M/1)
Los casos más comunes de problemas de colas incluyen la línea de espera de canal único o servidor único. En este caso los arribos crean una sola cola a ser servida por una sola estación.
Modelo B: Modelo de cola multicanal (M/M/S)
Dos o más servidores o canales están disponibles para atender a los clientes que arriban
Los clientes forman una sola cola y se los atiende de acuerdo al servidor que queda libre
Modelo C: Modelo de Tiempo de Servicio Constante (M/D/1)
Algunos sistemas tienen tiempos de servicio constantes en lugar de exponencialmente distribuídos. Cuando los clientes son atendidos o equipos son procesados con un ciclo fijo como es el caso de una lavadora de carros automatizada o ciertos entretenimientos en los parques de diversiones, el asumir servicio constante es adecuado.
Modelo D: Modelo de Población limitada.-
Este modelo puede ser usado por ejemplo si estamos considerando reparaciones de equipo en una fábrica que tiene 5 máquinas. Este modelo permite cualquier número de reparadores a ser considerados.
La razón por la cual este modelo difiere de los otros tres es que ahora hay una relación de dependencia entre la longitud de la cola y la tasa de arribo.
La situación extrema sería si en la fábrica tenemos 5 máquinas, todas se han dañado y necesitan reparación; siendo en este caso la rata de arribo CERO.
En general, si la línea de espera crece, la tasa de llegada tiende a cero
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