Símulación y análisis de Modelos estocásticos Mohammad Azarang, Eduardo García Dunna

1. Generaludades de modelado. 2. Líneasde espera. 3. Simulación. 4. Sistema de simulación de propósito general. 5. Tablas de probabilidades.

Es importante notar que el proceso de modelado tiene una secuencia y dado que ese primer paso ya se ha cambiado, es ahora importante, dar los siguientes. Por ejemplo, la incorporación de procesos probabilísticos que consideren la variabilidad implícita en la naturaleza, empezando así a trabajar con procesos estocásticos. Modelos de este tipo como son la teoría de colas fueron desarrollados desde hace varias décadas y en la actualidad se han retomado para modelar sistemas de manufactura complejos. Si logramos ser capaces de incluir procesos estocásticos en nuestro análisis, estaremos en posibilidad de manejar modelos de complejidad tal que mediante técnicas como la simulación nos permitan incluir la variabilidad a través del tiempo y de esa forma observar la dinámica del sistema.De nada sirve un modelo si no se lleva a cabo el proceso de implantación en todas sus fases, desde el análisis hasta la puesta en marcha, pasando por la validación de la aplicabilidad y justificación del modelo. Estas consideraciones son desgraciadamente puntos olvidados por los análisis y que a la larga son los que dan la pauta para el éxito del modelo en el diseño de sistemas operacionales

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