Sistemas Discretos

A lo largo de una Simulación de un sistema discreto, las variables de estado cambian sólo en instantes discretos de tiempo.

Organización Temporal del Proceso

Conforme avanza el tiempo de la simulación, ocurren eventos que provocan un cambio de estado en el sistema. La historia secuencial de estados de un modelo se puede realizar al determinar la aparición de eventos a lo largo del tiempo.

Avance del tiempo:

• Evento a evento: se avanza la simulación hasta encontrar el siguiente evento. Simulación con Metodología Evento a Evento.
• Intervalos constantes: los eventos se consideran cada cierto delta de tiempo, y deben ser desplazados a “ocurrir” o ser tratados en ese momento. A menor delta de tiempo, más preciso es el tiempo de ocurrencia del evento, pero más lenta la simulación. Simulación con Avance del Tiempo Constante.

Para cada simulación dada, se elige la metodología más conveniente.

Elección de los Estados Inicial y Final

La simulación de un sistema discreto solo estudia un lapso de tiempo determinado de la operación del Modelo de Simulación. Dependiendo del objetivo, restricciones, comportamiento, etc, se debe establecer un estado inicial de arranque de la simulación y un estado final en el cual se pueda terminar.

Definir el estado inicial es definir los valores iniciales de las variables del modelo.

Existe un período transitorio mientras el sistema pasa del estado inicial a un estado operativo estable.

Determinación de la Cantidad de Réplicas

A mayor cantidad de réplicas (corridas de la simulación), se logra reducir el delta del Intervalo de Confianza de los resultados de la simulación, aunque con rendimientos decrecientes.

Con que el intervalo de confianza sea lo suficientemente pequeño para poder tomar una decisión, sin reducir el nivel de aceptación $(1-\alpha )$, se considera que es una cantidad de réplicas suficiente.

Como resultado de una simulación con $n$ réplicas se tiene una cantidad $n$ de valores $x_i$ de una variable $x$. Para sacar conclusiones, hay que verificar si ese conjunto sigue una Distribución Normal y si son independientes entre sí.