RESUMEN PAPER

HOW TO BUILD VALID AND CREDIBLE SIMULATION MODELS

Autores: Averill M. Law; Michael G. McComas.

 

Presentado Por: Jorge Andrés Prada.

Presentado A: Profesor Cesar Aceros

CÓMO CONSTRUIR MODELOS DE SIMULACION VALIDOS Y CREIBLES.

El uso de un modelo de simulación es un sustituto para la experimentación con el sistema actual (existente o propuesto), que es por lo general perjudicial, no rentable, o simplemente imposible. Por lo tanto, si el modelo no es cercano a la aproximación al sistema actual, las conclusiones derivadas del modelo son probablemente erróneas y puede resultar en decisiones costosas.

La validación debe y se puede hacer para todos los modelos, independientemente de si el sistema correspondiente existe en alguna forma o si se construirá en el futuro. Damos ahora las definiciones de la validación y la credibilidad. La validación es el proceso de determinar si un modelo de simulación es una representación exacta del sistema, para los objetivos específicos del estudio. Las siguientes son algunas perspectivas generales sobre la validación, como es conceptualmente, si un modelo de simulación es "válido" entonces, este puede ser utilizado para tomar decisiones sobre el sistema similar a los que se haría si fueran viables y rentables para experimentar con el sistema mismo, además la facilidad o dificultad del proceso de validación depende en la complejidad del sistema que se modela y de si una versión del sistema actualmente existe, por otra parte un modelo de simulación de un sistema complejo sólo puede ser una aproximación al sistema actual, no importa cuánto tiempo y dinero se gasta en la creación del modelo. No hay tal cosa como la absoluta validez del modelo, tampoco es deseada. En efecto, un modelo se supone que es una abstracción y la simplificación de la realidad. Cuanto más tiempo (y dinero) que se gasta en el desarrollo del modelo, el modelo más válido debería ser general. Sin embargo, el modelo más válido no es necesariamente el más rentable. Por ejemplo, aumentando la validez de un modelo más allá de un cierto nivel podría ser bastante caro, ya que la recolección de datos extensos puede ser requerida, pero no podría dar lugar a mejores percepciones o decisiones. Un modelo de simulación siempre debe ser desarrollado para un conjunto particular de los objetivos. De hecho, un modelo que es válido para un objetivo no puede serlo para otro, y la validación no es algo que deba ser intentada después de que el modelo de simulación ya se ha desarrollado, y sólo si hay tiempo y dinero .Por desgracia, nuestra experiencia indica que esta recomendación no es seguida a menudo.

Un modelo de simulación y sus resultados tienen credibilidad si la toma de decisiones y el otro personal clave del proyecto las acepta como "correcto". Tenga en cuenta que un modelo creíble, no es necesariamente válido, y viceversa. Los siguientes factores ayudan a establecer la credibilidad de un modelo como son el entendimiento y el acuerdo de quien toma las decisiones, con las suposiciones del modelo, la demostración de que el modelo ha sido validado y verificado (es decir, que el modelo de programa de computador se ha depurado) y la toma de decisiones del dueño y su inclusión en el proyecto, y la reputación de los desarrolladores del modelo.

Las directrices para la obtención de un modelo de datos nos informan que un modelo sólo es válido para una aplicación en particular si su lógica es correcta y si utiliza los datos apropiados. Aquí ofrecemos algunas sugerencias sobre cómo obtener unos buenos datos del modelo, por ejemplo si un sistema similar al de  interés existe, entonces los datos se deben obtener de éste para su uso en la construcción del modelo. Estos datos pueden estar disponibles a partir de registros históricos o tienen que ser recogidos durante el tiempo de estudio. Dado que las personas que proporcionan los datos pueden ser diferentes de los analistas de la simulación, es importante que los dos principios siguientes se tengan en cuenta, como son que los analistas deben asegurarse de que los requerimientos de los datos (tipo, formato, cantidad, etc.) sean especificados con precisión a las personas que proporcionan los datos y que los analistas necesiten entender el proceso que produjo los datos, en lugar de tratar a las observaciones sólo como números abstractos.

Todos los modelos de simulación necesitan ser validados o cualquier otra decisión hecha con el modelo puede ser errónea. Las siguientes son las ideas que creemos que son los más importantes para el desarrollo de un modelo válido y creíble como son el formular el problema con precisión y entrevistar a expertos idóneos en la materia al igual que interactuar con el que toma las decisiones de forma regular  en todo el proyecto de simulación para asegurar que el problema se resuelve correctamente y para fomentar la credibilidad del modelo así como también el desarrollo de un modelo conceptual por escrito y la realización de un programa estructurado a pie-a través del modelo conceptual - de un sistema inexistente, este puede ser el factor más importante de la técnica de validación y la realización de análisis de sensibilidad para determinar los factores de modelo importantes y también comparar el modelo y los resultados del sistema de un sistema existente (si existe) - esto es, en general, la técnica de validación definitiva más disponible al igual que revisar los resultados del modelo y animaciones para ver si ellas parecen razonables.

Muchas de las ideas anteriores parecen ser de sentido común. Sin embargo, nuestra experiencia indica que no se aplican a menudo.

A continuación se muestra un método de siete pasos para lograr una simulación exitosa.

 

1.            Formular el Problema.

2.            Recolectar Información y construir el Modelo Conceptual.

3.            Validar el Modelo Conceptual.

4.            Programar el Modelo Conceptual.

5.            Validar el modelo programado.

6.            Diseñar, Realizar y Analizar los Experimentos Simulados.

7.            Documentar y presentar resultados.

 

A continuación se muestra un listado de actividades importantes para desarrollar modelos validos y creíbles.

1. Formular de manera precisa el problema.

2. Entrevistar a expertos de la materia o tema.

3. Interactuar sobre los fundamentos con quien toma las decisiones.

4. Usar técnicas cuantitativas para validar los componentes que conforman el modelo.

5. Documentar el Modelo Conceptual.

6. Realizar un acompañamiento estructurado del Modelo Conceptual.

7. Realizar un Análisis de sensibilidad para determinar los factores más relevantes del modelo.

8. Validar los resultados del modelo de simulación general.

9. Usar gráficas y animaciones de los datos resultantes de las simulaciones cuando sea posible.

10. Usar herramientas estadísticas para comparar los resultados del modelo con lo que se desea modelar.