FIUBA-Simulación 75.26/95.19

Repositorio con ejemplos de código utilizados en la materia 75.26/95.19 Simulación, Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires.

Profesor responsable: Dr. Ing. Cesar F. Caiafa

Jefe de Trabajos Prácticos: Ing. Marcelo Benitez

Ayudante: Lic. Azul Villanueva

PROGRAMA ANALÍTICO

UNIDAD 1: Introducción a la simulación numérica y teoría general de sistemas.

Qué es y para qué necesitamos simular. Aplicaciones en Ciencias e Ingeniería. Modelos matemáticos de sistemas. Tipos de Modelos: determinísticos – estocásticos, continuos – discretos, estáticos – dinámicos, lineales – nolineales, analíticos – numéricos. Ejemplos en las ciencias e Ingeniería. Lenguajes generales de programación. Lenguajes orientados a la Simulación, estudio comparativo de diversos lenguajes para simulación de sistemas continuos (Python/Octave/Matlab/COMSOL) y eventos discretos (SimPy, GPSS, Matlab Toolbox, Arena, Simio).

UNIDAD 2: Simulación de eventos aleatorios.

Generación de números al azar. Números pseudoaleatorios y aleatorios. Algoritmo Congruente Lineal. Tests estadísticos de aleatoriedad. Métodos para distribuciones discretas y continuas (transformada inversa, aceptación y rechazo). Métodos específicos de generación de números al azar para distribuciones habituales. Procesos estocásticos: Procesos de Poisson. Cadenas de Markov.

UNIDAD 3: Sistemas dinámicos

Espacio de fases. Estabilidad. Puntos de equilibrio. Sistemas lineales-nolineales. Sistemas complejos. Resolución numérica de ecuaciones diferenciales. Bifurcaciones. Sistemas caóticos.

UNIDAD 4: Simulación de eventos discretos y teoría de colas.

Sistemas eventos discretos. Programación orientada a actividades, eventos y procesos. Simulación mediante Simpy. Definición de la Estrategia de Simulación, su implementación y ejecución. Análisis, crítica y presentación de los resultados obtenidos. Introducción a Teoría de colas. Fórmula de Little. Colas M/M/1. Colas y cadenas de Markov. Colas M/G/1. Teorema de Burke y the Jackson.