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.
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.
