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UPV/EHU

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Guía docente

 

 

    

El principal objetivo del curso es introducir al alumno en el mundo de los 'nuevos' sistemas dinámicos cada vez más tecnológicos y con frecuencia de gran complejidad. Estos sistemas han surgido por la evolución rápida de las comunicaciones, ordenadores y sensores. 

Las características propias de estos sistemas hacen que se les llame Sistemas de Eventos Discretos, debido básicamente a dos razones: su dinámica está gobernada por la aparición asíncrona de eventos y la mayoría de las variables de estado son discretas. 

La introducción de estos nuevos sistemas se realiza mediante la descripción de una nueva estructura para el modelado de dichos sistemas que incluye: los modelos de lenguajes, autómatas, redes de Petri, modelos temporales, modelos temporales estocásticos, cadenas de markov y teoría de colas. 

La herramienta utilizada para la solución de estos nuevos modelos es la simulación; se describe la metodología de la simulación y se incluyen las tareas de análisis estadístico de los datos de entrada y salida de la simulación.

La parte práctica de la asignatura se desarrolla mediante el software Arena; dicho software permite al alumno modelar el sistema a estudiar, simularlo, visualizar su funcionamiento con animaciones gráficas y analizar los resultados obtenidos.

 

COMPETENCIAS

 

El alumno adquirirá el siguiente conjunto de competencias relacionadas con el diseño, análisis y evaluación de sistemas de eventos:

C.1   Adquirir el conocimiento básico de los sistemas de eventos discretos para aplicarlo al mundo de los nuevos sistemas dinámicos cada vez más tecnológicos y con frecuencia de gran complejidad.

C.2   Aplicar el conocimiento procedimental asociado al modelado y simulación de los sistemas de eventos discretos: modelar sistemas reales, proponer hipótesis, analizar resultados, elaborar estrategias de control y utilizar herramientas de modelado y simulación.

C.3  Cooperar en equipo en el desarrollo de soluciones a problemas teóricos y reales: realizar propuestas, analizar aportaciones de otros, discutir ideas y ejecutar las acciones pertinentes tanto en entornos de elearning como presenciales.

C.4  Elaborar documentación relativa a los sistemas de eventos discretos y expresarla públicamente de forma escrita y oral en entornos presenciales y de elearning.

C.5 Adoptar una actitud favorable hacia el aprendizaje de la asignatura mostrándose proactivo,  y participativo.

 

TEMARIO                                                                                                                                                

Programa Teórico:    

Los contenidos teóricos del curso se han estructurado en tres módulos:                                                                                                                                                                                                                                  
 Módulo I.- INTRODUCCIÓN A LA SIMULACIÓN DE SISTEMAS DE EVENTOS
 Módulo II.- MODELOS MATEMÁTICOS   

 Módulo III.- ANÁLISIS de los DATOS de SIMULACIÓN  

El primer módulo (Tema 1) describe de forma general los Sistemas de Eventos Discretos (SED); el segundo módulo está constituido por los temas teóricos (Temas 2-6) correspondientes a las diferentes formas y modelos para representar los SED . Finalmente el tercer módulo (Temas 7 y 8) describr el tratamiento estadístico a los datos de entrada y salida de simulación de los SED.   

Tema 1.- Introducción a la Simulación de Sistemas de Eventos Discretos (SED)
Tema 2.- Lenguajes y Autómatas
Tema 3.- Redes de Petri
Tema 4.- Modelos Temporales
Tema 5.- Modelos Temporales Estocásticos
Tema 6.- Modelo de Colas
Tema 7.- Análisis de datos de Entrada
Tema 8.- Análisis de datos de Salida.

  APÉNDICES
        I.- Comparación de Alternativas y Diseño Experimental
        II.- Aplicación de la simulación al campo de los sistemas de Producción y sistemas de Telecomunicación                                     

Programa de Prácticas                 

Utilizando el software de simulación de sistemas discretos ARENA Standard se desarrolla un conjunto de seis sesiones de laboratorio y simulación que comprenderán los aspectos prácticos del programa teórico de la asignatura, haciendo énfasis en los modelos de colas y análisis de datos de simulación                                                                                                                               

Sesión 0: Conceptos Básicos de Estadística
Sesión 1: Introducción al Software de Simulación Arena Standard                
Sesión 2: Construcción de Modelos con Arena                                                                                                   
Sesión 3: Modelos Estadísticos en Simulación                                                                                                   
Sesión 4: Modelos de Sistemas de Colas I
Sesión 5: Modelos de Sistemas de Colas II                        

Sesión 6: Análisis de Datos de Entrada

METODOLOGÍA

El curso tiene una parte teórica y otra parte práctica como se indica en la estructura del temario.

La parte teórica requiere el estudio de las materias de cada tema propuesto, estudiando sus contenidos con el apoyo de los libros citados en la sección Bibliografía y el documento de Figuras y Tablas (ver Material de Estudio).

Una vez estudiados los conceptos teóricos realizar los ejercicios-problemas propuestos (ver Material de Estudio).

Finalmente se debe realizar la parte práctica de simulación del curso. Para ello se debe seguir los videos de las Prácticas y realizar con el software propuesto (ver Recursos Internet) los ejercicios prácticos de simulación propuestos (ver Material de Estudio).

 
CRONOGRAMA                              

 

Este cronograma se corresponde con el curso presencial (2 horas Aula + 1 hora Laboratorio) y sirve como referencia para una distribución equilibrada del esfuerzo que debe de realizar el alumno.

Contenido Teórico - Tema
Semana
Días Fecha
horas
Tiempo
TOTAL
Sesión Laboratorio
1.- Introducción a la Simulación
1
 14 y 16 Feb
2
6 horas
6 horas
 
  
2
21 y 23 Feb
2
 
 
Sesión 0
  
3
28 Fb y 2 Mar
2
 
 
 
2.- Lenguajes y Autómatas
 4
7 y 9 Mar
2
4 horas
10 horas
Sesión 1
 
 5
14 y 16 Mar
2
 
 
 
3.- Redes de Petri
 6
21 y 23   Mar
2
4 horas
14 horas
Sesión 2
 
7
28 y 30 Mar
2
 
 
 
4.- Modelos Temporales
8
4 y 6 Abr
2
1+1 horas
16 horas
Sesión 3
5.- Modelos Temporales Estocásticos
9
11 Abr
1
1 horas
17 horas
 
 
 
 
 
 
 
6.- Modelo de Colas
10
25 y 27 Abr
2
6 horas
23 horas
Sesión 4
 
11
2 y 4 May
2
 
 
 
 
12
9 y 11 May
2
 
 
Sesión 5
7.- Análisis de datos de Entrada
13
16 y 18 May
2
4 horas
27 horas
 
 
14
23 y 25 May
2
 
 
Sesión 6 
8.- Análisis de Datos de Salida
15
30 May
1
1 horas
28 horas
 
 
 

 PREREQUISITOS

Se recomienda tener conocimiento básico de algunas materias como simulación por ordenador, variables aleatorias , teoría de probabilades e ingeniería de sistemas. También se recomienda como materia complementaria a este curso la realización del curso OCW-EHU  Laboratorio de Modelado y Simulación de Redes