Simulación de Eventos Discretos

Simulación de Eventos Discretos

Los eventos discretos son sucesos o acciones que ocurren en momentos separados en el tiempo, es decir, no hay una transición continua entre ellos. Cada evento tiene un tiempo específico de ocurrencia y puede afectar el estado o comportamiento de un sistema.

¿Qué es un evento discreto?

Un evento discreto es un suceso instantáneo que ocurre en un momento específico del tiempo y que puede cambiar el estado del sistema. Lo clave aquí es que entre estos eventos, no se considera que ocurran cambios en el sistema. Algunos ejemplos de eventos discretos incluyen:

• La llegada de un cliente a una tienda
• La finalización de un proceso en una máquina
• El inicio de una llamada telefónica
• La salida de un producto de un almacén

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Características de la simulación de eventos discretos

1. Cambios de estado discontinuos: El estado del sistema cambia solo cuando ocurre un evento, manteniéndose constante entre eventos.
2. Manejo del tiempo: La SED salta de un evento al siguiente, ignorando períodos donde no sucede nada relevante, lo que permite simular largos períodos reales en poco tiempo de cómputo.
3. Aleatoriedad: Muchos aspectos como tiempos entre llegadas, duración de servicios o fallos de equipos se modelan con distribuciones de probabilidad.
4. Entidades y recursos: Las entidades (clientes, piezas, etc.) fluyen a través del sistema, interactuando con recursos (servidores, máquinas) que tienen capacidad limitada.
5. Colas y prioridades: Cuando los recursos están ocupados, las entidades esperan en colas, que pueden seguir diferentes disciplinas (FIFO, LIFO, prioridades, etc.).
6. Recolección de estadísticas: Durante la simulación, se registran métricas como tiempos de espera, utilización de recursos o longitudes de cola.

Ejemplos de sistemas de eventos discretos

1. Sistemas de colas:
   • Bancos: Clientes esperando ser atendidos por cajeros.
   • Call centers: Llamadas en espera de un operador disponible.
   • Restaurantes de comida rápida: Clientes haciendo fila para ordenar.
2. Sistemas de producción:
   • Líneas de ensamblaje: Productos moviéndose entre estaciones de trabajo.
   • Talleres de reparación: Equipos pasando por diferentes etapas de mantenimiento.
   • Imprentas: Trabajos de impresión en cola para diferentes máquinas.
3. Logística y transporte:
   • Puertos: Carga y descarga de contenedores en barcos.
   • Aeropuertos: Procesos de check-in, seguridad y embarque.
   • Almacenes: Picking, packing y despacho de pedidos.
4. Servicios de salud:
• Salas de emergencia: Pacientes con diferentes niveles de urgencia.
• Quirófanos: Programación de cirugías y utilización de salas.
• Clínicas: Citas médicas y exámenes diagnósticos.

Algoritmos para Simulación de Eventos Discretos (SED)

1. Algoritmo del Bucle Principal de Eventos
   • Concepto: El sistema salta de un evento a otro, ignorando períodos sin cambios.
   • Pasos: a. Inicializar el sistema y crear eventos iniciales. b. Tomar el próximo evento de la lista. c. Avanzar el "reloj" al tiempo de ese evento. d. Ejecutar el evento, lo que puede cambiar el estado y generar nuevos eventos. e. Repetir hasta que no haya más eventos o se alcance el tiempo límite. Saber más.
2. Gestión de Colas
   • Concepto: Determina cómo las entidades esperan y son atendidas cuando los recursos están ocupados.
   • Variantes: FIFO (primero en entrar, primero en salir), LIFO (último en entrar, primero en salir), basado en prioridades, etc.
   • Pasos típicos: a. Al llegar: unirse a la cola si el servidor está ocupado. b. Al terminar servicio: tomar la siguiente entidad de la cola si la hay.Saber más.
3. Generación de Tiempos Entre Eventos
• Concepto: Producir intervalos de tiempo aleatorios que sigan una distribución específica (e.g., exponencial para llegadas Poisson).
• Método común: Transformada inversa, que convierte números U(0,1) en la distribución deseada.

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Herramientas populares para simulación de eventos discretos

1. Arena (por Rockwell Automation):
   • Interfaz gráfica intuitiva basada en diagramas de flujo.
   • Potente para modelar procesos de negocio y manufactura.
   • Ampliamente utilizado en la industria y la academia.
2. SimPy (Python):
   • Biblioteca de código abierto para SED en Python.
   • Flexible, permite construir modelos complejos con pocas líneas de código.
   • Ideal para quienes prefieren un enfoque basado en programación.
3. AnyLogic:
   • Soporta simulación discreta, continua y basada en agentes.
   • Interfaz gráfica combinada con posibilidad de codificar en Java.
   • Bueno para sistemas híbridos y visualizaciones 3D.
4. FlexSim:
   • Enfocado en logística, manufactura y cadenas de suministro.
   • Potentes capacidades de visualización 3D.
   • Incluye herramientas de optimización y análisis estadístico.
5. Simio:
   • Combina modelado basado en objetos con la creación de procesos.
   • Facilita la creación de componentes reutilizables.
   • Fuerte en análisis de riesgos y planificación.
6. ExtendSim:
   • Modular, permite construir modelos arrastrando y soltando bloques.
   • Versátil, aplicable en múltiples industrias.
   • Buenas capacidades para bases de datos y análisis de resultados.

Cada una de estas herramientas tiene sus fortalezas y es más adecuada para ciertos tipos de problemas o entornos. La elección dependerá de factores como la complejidad del sistema a modelar, el nivel de detalle requerido, la necesidad de integración con otros sistemas, el presupuesto disponible y la experiencia del equipo.