Módulo/Materia
- Materia de Nivel 1: Simulación
- Materia de Nivel 2: Simulación
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Descripción/Contenidos
Modelos de colas. Sistemas, procesos y modelos. Clasificación de sistemas y modelos. Modelado. Verificación y validación. Simulación de eventos discretos. Simulación basada en agentes. Simulación dinámica. Optimización con simulación. Modelos híbridos. Autómatas celulares. Aplicaciones específicas físicas, químicas, ingenieriles y sanitarias.
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Competencias genéricas
- CB2 -Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
- CB4 -Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
- CT6 -Capacidad para emprender e innovar en el ámbito de las Ciencias.
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Competencias específicas
- CG6- Crear modelos y tomar decisiones basadas en los datos disponibles combinando los conocimientos adquiridos y siendo capaz de aplicar otros nuevos para la resolución de problemas.
- CE9- Comprender situaciones de toma de decisiones en industria, empresa y servicios reflejándolas en modelos de simulación que incorporan sus incertidumbres y complejidades.
- CE13- Utilizar los fundamentos teóricos para el desarrollo de modelos de simulación con aplicaciones en industria y epidemiología.
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Resultados aprendizaje
- RA1. Comprender los fundamentos de la simulación de eventos discretos, de la simulación basada en agentes y de la simulación dinámica.
- RA2. Representar un proceso industrial mediante un modelo de simulación adecuado para los objetivos del estudio.
- RA3. Conocer los fundamentos en los que se basa la optimización con simulación.
- RA4. Implementar un modelo de simulación, diseñar los experimentos de simulación, recoger los resultados y analizarlos e interpretarlos.
- RA5. Explicar la noción de autómata celular como posible base para la construcción de un modelo de simulación.
- RA6. Evaluar la calidad de un modelo de simulación en función del error cometido.
- RA7. Construir representaciones computacionales que permitan explicar un modelo de simulación.
- RA8. Relacionar los procesos de simulación con los de aprendizaje a partir del uso de regla
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Metodología
Metodología |
Horas presenciales |
Horas no presenciales |
A1- Clases expositivas/participativas |
28 |
|
A2- Prácticas |
24 |
|
A3- Realización de trabajos/proyectos en grupo |
4 |
12 |
A4- Estudio y trabajo autónomo del estudiante |
|
76 |
A5- Tutorías |
|
2 |
A6- Pruebas de evaluación |
4 |
|
|
60 |
90 |
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Evaluación
Resultados de aprendizaje |
Actividad de evaluación |
Peso (%) |
Carácter recuperable |
Nota mínima requerida |
R1,R3, R5, R7 |
Prueba escrita de respuesta larga |
50% |
Sí |
5 |
R2, R4, R6, R8 |
Trabajos e informes |
40% |
No |
|
R1, R2, R3, R5, R8 |
Presentaciones orales |
10% |
No |
|
Si en alguna de las actividades no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,9 sobre 10 (suspenso).
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Temario
- Tema 1: Simulación. Generación artificial de aleatoriedad.
- Introducción a la simulación.
- Generación artificial de aleatoriedad: números pseudoaleatorios, variables aleatorias y de procesos estocásticos.
- Tema 2: Simulación de sistemas.
- Modelado matemático de un sistema de colas. Redes de colas.
- Modelos de simulación de eventos discretos. Componentes.
- Simulación de modelos de eventos discretos: avance del reloj.
- Construcción de un modelo de simulación. Uso del software ARENA.
- Análisis de datos de entrada.
- Análisis de los resultados de la simulación.
- Tema 3: Optimización con simulación.
- Formulación de problemas de optimización.
- Interacción entre optimización y simulación.
- Programa de optimización OptQuest con ARENA.
- Tema 4: Aplicaciones. Discusión de casos reales.
- Fases en el desarrollo de un estudio de simulación.
- Aplicaciones de la simulación para la toma de decisiones.
- Modelado y resolución de casos.
- Discusión de casos reales.
- Tema 5: Autómatas celulares
- Sistemas dinámicos
- Autómatas celulares unidimensionales
- Autómatas bidimensionales
- Aplicaciones
- Tema 6: Modelos híbridos
- Beneficios y desafíos de la simulación hibrida
- Estructura de los modelos híbridos
- Modelos híbridos y Diseño de experimentos
- Aplicaciones
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Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
La bibliografía básica de la asignatura es la siguiente:
- Kelton, W.D.; Sadowsky, R.P.; Zupick, N.B. (2015): Simulation with Arena. 6th Ed. McGraw-Hill.
- Law A.M. (2015): Simulation modeling and analysis. 5ª Ed. McGraw-Hill.
- Rosetti, M.D. (2021): Simulation modeling and Arena. John Wiley & Sons. 3ª Ed.
- Schiff, J.L. (2007): Cellular Automata: A discrete View of the world, John Wiley & Sons.
- Wolfram, S. (2002): A new kind of Science, Wolfram Media.
- Von Stoch, M.; Glassey, J. (2018): Hybrid Modeling in Process Industries, CRC Press
Se recomienda leer las siguientes revistas científicas: Journal of Simulation, Proceedings of the Winter simulation conference, Interfaces, European Journal of Operational Research, Computers and Industrial Engineering.
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Idiomas
Castellano.
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Lugar de impartición
Campus Arrosadía, Universidad Pública de Navarra.
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