La implementación de modelos matemáticos a través de técnicas analíticas y numéricas. La metodología comienza en el análisis de los datos de entrada hasta el análisis de los resultados de una simulación.

BOLILLA 1: INTRODUCCIÓN A SIMULACIÓN

Sistema. Componentes de un sistema. Modelo. Tipos de modelos. Conceptos de simulación. Ventajas y desventajas de la simulación. Comparación de la simulación con métodos analíticos. Modelos de simulación de eventos discretos. Estados. Eventos. Pasos en un estudio de simulación. Ejemplos en un lenguaje de propósito general utilizando Simulación Manual utilizando el método de Montecarlo.

BOLILLA 2: SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS

Conceptos y Principios Generales. Manejo del Clock. Simulación utilizando Planificación de Eventos. Manipulación de la Lista FEL. Simulación utilizando Planificación de Procesos.

BOLILLA 3: SIMULACIÓN DE MUESTRAS PROBABILISTICAS

Técnicas para generar números aleatorios. Técnicas para generar variables aleatorias discretas y continuas de distribuciones empíricas. Generación de números random no uniformes. Métodos de transformación inversa, de aceptación y rechazo y método de convolución. Relación entre Distribución Exponencial y Poisson.

BOLLILLA 4: LENGUAJES DE SIMULACIÓN (GPSS)

LENGUAJE GPSS: Introducción. Entidades: Transacciones, bloques, tablas, facilidades, funciones. Bloques asociados a cada entidad Funciones, matrices, colas, almacenamientos (storage), variables, grupos numéricos, grupos de transacciones generadores de números aleatorios. Reportes.
GPSS/H: Introducción a la animación. Comandos de animación. Movimientos sobre pasos. Mensajes, barras y dibujos. Vistas y ventanas. Presentaciones. Interacción animación-simulador.

BOLILLA 6: ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN

Características estocásticas de los resultados.
Medidas de performance y su estimación. Estimación de la media y la varianza por series cronológicas. Intervalo de confianza. Análisis espectral. Repetición de corridas. Estimación del sesgo inicial. Medias por lotes. Técnicas de reducción de la varianza. Estimación de la longitud de la corrida de la simulación.

Prácticos de Aula y/o Máquinas:

PRACTICO N° 1
Repaso de teoría y practica de Inferencia Estadística y Probabilidad (Temas ya vistos por el alumno en materias previas)

PRACTICO Nº 2
Simulación de Eventos Discretos. Simulación Manual.

PRÁCTICO Nº 3
Generación de números y variables aleatorias

PRÁCTICO Nº 4
Introducción a GPSSH.

PRÁCTICO Nº 5
Simulación y Visualización con GPSSH.

PROYECTO DE SIMULACIÓN FINAL.

Para promocionar la materia los alumnos deberán cumplir las siguientes condiciones:
a) Aprobar los prácticos de aula especificados por la cátedra
b) Aprobar los prácticos de máquina: Cada práctico se deberá entregar y aprobar en la fecha fijada por la cátedra o en una fecha de recuperación.

c) La cátedra establece 1 exámen parcial a realizarse durante su dictado. Los alumnos deberán aprobar tal parcial o su recuperación para regularizar.
d) Aprobar un proyecto de Simulación Específico.
En caso de no aprobar el punto d), el alumno obtendrá únicamente la regularidad en la materia.

EXAMEN FINAL para alumnos regulares.

El examen final será escrito u oral, pudiendo incluir uno o varios temas teóricos y/o prácticos.

EXAMEN LIBRE:

Los alumnos que encontrándose en condiciones de rendir libre la materia, deseen hacerlo, deberán contactarse con el responsable de la cátedra quince días antes de la constitución de la mesa examinadora, a los efectos de recibir el conjunto de trabajos prácticos similares a los realizados por los alumnos regulares durante el cursado normal de la asignatura.
Dichos trabajos se llevarán a cabo bajo la continua supervisión de los colaboradores de la cátedra.
Si tal prueba resultara satisfactoria, los alumnos rendirán en la fecha establecida, un examen final con la misma modalidad que los alumnos regulares.