Simulación. Métodos y aplicaciones David Ríos, Sixto Ríos, Antonio Jiménez y Martín Jacinto

1. Conceptos básicos. 2. Números aleatorios. 3. Generación de variables aleatorias. 4. Generación de variables aleatorias con cadenas de markov. 5. Simulación de sucesos discretos. 6. Simulación y optimización. 7. Otras aplicaciones. 8. Análisis de resultados. 9. Técnicas de reducción de la varianza. 10. Planificación de experimentos. 11. Simulación de una línea de flujo de trabajo.

Describir los principales métodos y aplicaciones de la Simulación. Características: De forma amena y rigurosa describe los principales métodos y aplicaciones de la Simulación. Tras introducir las ideas básicas sobre generación de números aleatorios, se revisan los principales métodos de generación de variables aleatorias, con énfasis especial en los métodos de cadenas de Markov, como el muestreador de Gibbs. Se estudian las principales aplicaciones de la Simulación: se comienza por la simulación de sucesos discretos, junto con una introducción a los lenguajes de simulación. Se revisan los principales métodos de optimización global basados en simulación, como el recocido simulado, los algoritmos genéticos o la búsqueda tabú; y por último, se describe un grupo misceláneo de aplicaciones que incluyen la integración Montecarlo, el bootstrap, el razonamiento probabilístico en sistemas expertos y el análisis de redes neuronales. Estudia los métodos de análisis de resultados de la simulación, las técnicas de reducción de la varianza y la planificación de experimentos de simulación. Concluye con el estudio de un proyecto real y completo de simulación que permite la revisión de los conceptos principales. El libro presenta numerosos ejemplos y ejercicios ilustrativos, así como un apéndice sobre probabilidades que permite el autoestudio y referencias exhaustivas a sitios web relevantes en simulación. La experiencia acumulada por los autores en la enseñanza de los conceptos y problemas aquí presentados a estudiantes de grado y postgrado de distintas Ingenierías y Ciencias, así como, la experiencia acumulada en la aplicación de estos métodos en la solución de problemas complejos de toma de decisiones resultado de investigación en el campo de la Simulación Contenido: Prólogo - Conceptos básicos - Números aleatorios - Generación de variables aleatorias - Generación de variables aleatorias - Simulación de sucesos discretos - Simulación y optimización - Otras aplicaciones - Análisis de resultados - Técnicas de reducción de la varianza - Planificación de experimentos - Simulación de una línea de flujo de trabajo Apéndices: Probabilidades y estadística - Conceptos básicos Probabilidades - Variable aleatoria Momentos - Principales distribuciones Convergencia - Procesos estocásticos - Series temporales - Muestreo e inferencia Bibliografía Ejercicios - Conclusiones.

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