En el modelado matemático , las simulaciones deterministas no contienen variables aleatorias ni grado de aleatoriedad , y consisten principalmente en ecuaciones, por ejemplo, ecuaciones en diferencias . Estas simulaciones tienen entradas conocidas y dan como resultado un conjunto único de salidas. Simulación estocástica de contraste (probabilidad) , que incluye variables aleatorias.
Los modelos de simulación deterministas suelen estar diseñados para capturar algún mecanismo subyacente o proceso natural. Son diferentes a los modelos estadísticos (por ejemplo, regresión lineal) cuyo objetivo es estimar empíricamente las relaciones entre variables.. El modelo determinista se ve como una aproximación útil de la realidad que es más fácil de construir e interpretar que un modelo estocástico. Sin embargo, estos modelos pueden ser extremadamente complicados con un gran número de entradas y salidas y, por lo tanto, a menudo no son reversibles; Se puede generar un único conjunto fijo de salidas mediante múltiples conjuntos de entradas. Por lo tanto, tener en cuenta de manera confiable la incertidumbre de los parámetros y modelos es crucial, tal vez incluso más que para los modelos estadísticos estándar, pero esta es un área que ha recibido poca atención por parte de los estadísticos. [1]
Uso de simulaciones
Las simulaciones deterministas en la investigación científica se utilizan en varios estudios sobre campos de población, desarrollo climático y contaminación, ingeniería, química y formulación de políticas. Las simulaciones deterministas han recibido atención en la literatura estadística bajo el tema general de experimentos informáticos. Los experimentos por computadora simulan un sistema complejo que requiere una serie de entradas. El uso de un sistema estocástico es mucho más económico, pero también impreciso y simplificador. [2]
Traducción de modelos
Es necesario traducir modelos a formatos reconocibles por computadora. El modelador debe decidir si programar el modelo en un lenguaje de simulación como GPSS / H o utilizar un software de simulación de propósito especial:
Arena : el simulador de eventos discretos también tiene una versión académica
CSIM : CSIM es un entorno de simulación de eventos discretos de propósito general reutilizable para modelar sistemas complejos de elementos que interactúan. Contiene herramientas de diagrama de bloques jerárquicos y extensas bibliotecas de modelos que cubren varios dominios. CSIM se puede utilizar para modelar: sistemas basados en agentes, logística, redes inalámbricas, redes informáticas ... [3]
Dynare : cuando el marco es determinista, se puede utilizar para modelos con el supuesto de una previsión perfecta. El propósito de la simulación es describir la reacción en anticipación y luego en reacción al choque, hasta que el sistema regrese al antiguo o nuevo estado de equilibrio. [4]
Janus - Janus es un juego de guerra de simulación interactivo que retrata eventos realistas durante el combate de varios lados. Utiliza terreno digitalizado que afecta la línea de visión y el movimiento, representando curvas de nivel, carreteras, ríos, vegetación y áreas urbanas. Tiene la capacidad de conectarse en red con otros sistemas, para simular un juego de guerra con múltiples bandos. [5]
Modsaf ( Fuerzas modulares semiautomatizadas) es un conjunto de módulos de software y aplicaciones que se utilizan para construir aplicaciones de Simulación distribuida avanzada (ADS) y Fuerzas generadas por computadora (CGF). Los módulos y aplicaciones de ModSAF permiten que un solo operador cree y controle un gran número de entidades que se utilizan para entrenamiento, prueba y evaluación realistas en el campo de batalla virtual. ModSAF contiene entidades que son lo suficientemente realistas, lo que hace que el usuario no se dé cuenta de que los vehículos mostrados están siendo maniobrados por computadoras, en lugar de tripulaciones humanas. Estas entidades, que incluyen vehículos terrestres y aéreos, infantería desmontada (DI), misiles y estructuras dinámicas, pueden interactuar entre sí y con simuladores de entidades individuales tripulados para respaldar el entrenamiento, los experimentos de desarrollo de combate y la prueba de estudios de evaluación. [6]
Taylor Enterprise Dynamics es un sistema de software orientado a objetos que se utiliza para modelar, simular, visualizar y monitorear actividades y sistemas de procesos de flujo dinámico. Con la arquitectura abierta de Taylor ED , los usuarios de software pueden acceder a bibliotecas estándar de átomos para construir modelos. Los átomos son los objetos inteligentes y los recursos de construcción de modelos de Taylor ED. Además de las bibliotecas de átomos estándar de Taylor ED, los usuarios pueden crear ellos mismos nuevos átomos. [7]
Ejemplo de simulaciones deterministas
Evaluación del rendimiento de equipos altamente concurrentes B. Kumar y ES Davidson El objeto de la simulación es el subsistema de memoria de CPU IBM 360/91.
La simulación se presenta como una técnica práctica para la evaluación del desempeño de configuraciones alternativas de computadoras altamente concurrentes. Se describe una técnica para construir un modelo de simulación determinista detallado de un sistema. En el modelo, un flujo de control reemplaza los flujos de instrucciones y datos del sistema real. La simulación del modelo del sistema produce las estadísticas de uso de recursos y tiempo necesarias para la evaluación del desempeño, sin la necesidad de emular el sistema. Como caso de estudio, se describe la implementación de un simulador de un modelo del subsistema de memoria de CPU del IBM 360/91. [8]
Una comparación de modelos de simulación deterministas vs estocásticos para evaluar técnicas de gestión de información adaptativa en redes de comunicación tácticas desfavorecidas - Dr. Allan Gibb Sr. Jean-Claude St-Jacques
El uso de un modelo de campo de batalla determinista basado en un escenario con guión proporcionará la reproducibilidad requerida y el control total sobre la secuencia de eventos. Un modelo de campo de batalla estocástico, como se proporciona en aplicaciones de simulación por computadora como JANUS y ModSAF, produce resultados que pueden hacerse estrictamente reproducibles si se puede emplear la misma semilla de número aleatorio. Sin embargo, dicho modelo no proporcionará un control humano completo sobre la composición de escenarios y la secuencia de eventos. Un modelo de campo de batalla determinista ofrece claras ventajas para los estudios del banco de pruebas. [9]
Ver también
Referencias
- ^ Poole, David; Adrian E. Raftery (diciembre de 2000). "Inferencia para modelos de simulación deterministas: el enfoque de fusión bayesiana". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística . 95 (452): 1244-1255. CiteSeerX 10.1.1.142.8834 . doi : 10.1080 / 01621459.2000.10474324 .
- ^ Kumar, B. (1978). "Evaluación del rendimiento de equipos altamente concurrentes mediante simulación determinista". Cite journal requiere
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( ayuda ) - ^ "Introducción al entorno de modelado CSIM de ATL" . Archivado desde el original el 6 de julio de 2011 . Consultado el 26 de enero de 2012 .
- ^ "Manual de referencia de Dynare" . Archivado desde el original el 11 de marzo de 2013 . Consultado el 26 de enero de 2012 .
- ^ Taryn Chapman; Vanessa Mills; Monique Kardos; Christina Stothard; Douglas Williams. "El uso de la simulación del juego de guerra Janus para investigar la toma de decisiones naturalista: un examen preliminar". Falta o vacío
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( ayuda ) - ^ "ModSAF (Fuerzas modulares semiautomatizadas)" .
- ^ Hullinger, Roger. "Taylor Enterprise Dynamics" (PDF) .
- ^ Kumar, B. (1978). "Evaluación del rendimiento de equipos altamente concurrentes mediante simulación determinista". Cite journal requiere
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( ayuda ) - ^ Gibb, Allan; Jean-Claude St-Jacques; Gerard Nourry; Tim Johnson. "Una comparación de modelos de simulación deterministas vs estocásticos para evaluar técnicas de gestión de información adaptativa sobre redes de comunicación tácticas desfavorecidas". Cite journal requiere
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