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Subject code : 71014106
Conceptos fundamentales. Modelado y simulación de tiempo discreto. Autómatas celulares. Modelado y simulación de eventos discretos. Modelado orientado a la planificación de eventos. Modelado orientado a los procesos. Pasos en un estudio de simulación. Software para análisis de datos: el lenguaje R.
Modelos DEVS atómicos: especificación formal, comportamiento y práctica. Modelos DEVS compuestos: especificación formal, comportamiento y práctica. Simulador abstracto de modelos DEVS.
Comenzando con Arena. Modelado de los recursos: planificación de la capacidad, fallos y utilización de los recursos. Modelado detallado: conjuntos de objetos, variables, expresiones y submodelos.
Conceptos básicos de probabilidad. Distribuciones de probabilidad teóricas y empíricas. Independencia y homogeneidad de los datos. Selección de la familia de distribuciones: consideraciones teóricas, estadísticos, histogramas y gráficas cuantil-cuantil. Estimación de los parámetros de la distribución. Medida de la bondad del ajuste de la distribución a los datos. Selección de la distribución de ausencia de datos. Procesos estocásticos de llegada: procesos de Poisson estacionarios, no estacionarios y compuestos. Uso de herramientas software.
Generadores de números aleatorios: generadores físicos y aritméticos (congruenciales, combinados y de Tausworthe). Test empíricos de homogeneidad e independencia para secuencias de números. Baterías de tests para generadores. Métodos para generar observaciones de variables aleatorias: transformación inversa, convolución y aceptación/rechazo. Observaciones de variables aleatorias continuas: distribuciones uniforme, exponencial, normal, lognormal, triangular y empírica. Observaciones de variables aleatorias discretas: distribuciones de Bernoulli, discreta uniforme, binomial, geométrica, negativa binomial, de Poisson y empírica. Generación de procesos de llegada: proceso de Poisson estacionario, no estacionario y con llegadas en grupo.
Comportamiento transitorio y estacionario. Simulaciones con condición de finalización. Simulaciones en el estacionario. Intervalos para varias magnitudes. Comparación entre dos modelos. Comparación entre más de dos modelos. Uso de herramientas software.
Objetivos, respuestas y factores. Diseño experimental factorial completo: efectos principales, interacción entre dos factores, interacción entre más de dos factores e intervalos de confianza. Diseños experimentales factoriales fraccionales. Optimización. Uso de herramientas software.