Conceptos y métodos en la simulación digital de eventos discretos /
George S. Fishman.
- México: Limusa, 1978
- 425 p.
CONTENIDO Capitulo 1 Introducción 17 Capitulo 2 Sistemas, modelos y simulación de sistemas 21 Sistema 21 Clasificación de los sistemas 25 Estado del sistema 25 Rendimiento de los sistemas 26 Optimización 28 Modelos 28 Clasificación de los modelos 29 Necesidad y costo del detalle 29 Riesgos de la elaboración de modelos 30 Simulación de sistemas 31 Simulación por identidad 32 Simulación por quasidentidad 32 Simulación de laboratorio 32 Simulación por computadora 34 Métodos de Montecarlo 58 Capitulo 3 Simulación digital de eventos discretos 41 Conceptos fundamentales 41 Técnicas alternativas pare elaboración de eventos discretos 43 Modelos de colas 44 Método de programación de eventos 45 Recolección de datos 52 Método del examen de las actividades 58 Método de interacción entre procesos 59 Problemas de colas mas complejos 63 Una tarea - muchos operarios 65 Dos tareas - muchos recursos 65 Un problema de inventario 72 Redes PERT 77 El problema de tareas múltiples y recursos múltiples 82 Elaboración de modelos de periodos 84 Capitulo 4 Consideraciones sobre la programación y los lenguajes 93 Ideas fundamentales 93 Estructura de los datos 95 Identificación de objetos y características 95 Relaciones entre objetos 96 Generación y manipulación de objetos 97 Programas pare el control de la simulación 105 El flujo del tiempo 109 Generación de los números casuales o de azar 112 Recolección, análisis y presentación de datos 112 Definición de iniciales 113 Mensajes errados y documentación 116 Perspectiva de los lenguajes de programación para simulación 117 Capitulo 5 GPSS/360, SIMSCRIPT II y SIMULA 123 Nota preliminar 123 GPSS/360 123 Creación de transacción 129 Asignaciones 129 Cola y servicio 130 Estadísticas 131 La prueba lógica 132 Operaciones definidas 133 Extensión de la capacidad de computación 133 Problema de cola de un solo operario en SIMSCRIPT 11 134 SIMSCRIPT 11 138 El problema de cola de un solo operario en SIMSCRIPT 11 148 SIMULA 158 Ejemplo de simula 159 Capitulo 6 Definiciones y conceptos estadísticos 163 Asociación estadística 164 Secuencias estocásticas 170 El carácter estacionario 176 Funciones de autocorrelación y de densidad espectral 177 Un problema de colas 187 Procesos autorregresivos 188 Capitulo 7 Generación de números casuales 195 Importancia de las desviaciones uniformes 195 Consideraciones sobre la generación de números casuales 197 Tabla de números casuales 198 Generación de números seudocasuales 199 Generadores congruenciales mixtos 202 Generadores congruenciales multiplicativos 203 Generador congruencial multiplicativo malo 204 Generador congruencial multiplicativo de periodo casi completo 207 Múltiplos de orden K 208 Generadores de números seudocasuales de los lenguajes GPSS/560, SIMSCRIPT 11 y SIMULA 210 Pruebas de independencia y uniformidad 213 Pruebas de la Ji cuadrada de perfección de ajuste 213 Prueba de la Ji cuadrada de perfección de ajuste 213 Prueba Kolmogorov - Smirnov 216 Prueba de series 217 Prueba de vacío 219 Prueba de póker 219 Prueba de corridas 219 Prueba de correlación 219 Capitulo 8 Generación de variación estocásticas 227 Conceptos preliminares 227 Distribuciones continuas 230 Distribución uniforme 232 Distribución triangular 232 Distribución exponencial 233 Distribución gama con un parámetro de forma entero 233 Distribución beta 234 Distribución gama con parámetro de forma no entero 239 Distribución beta con parámetros no enteros 240 Distribución de Weibull 240 Distribución normal 242 Distribuciones Ji cuadrada, T y F 243 Distribución logarítmica normal 244 Distribuciones bivariadas y multivariadas 245 Distribución exponencial bivariada o de dos variables 245 Distribución gamma bivariada o de dos variables 246 Distribución normal multivariada 246 Distribuciones discretas 247 Distribución uniforme discreta 247 Distribución binomial 250 Distribución beta-binomial 251 Distribución geométrica 253 Distribución de Poisson 255 Distribución binomial negativa 256 Distribución hipergeométrica 259 Otras distribuciones 259 Distribuciones truncadas 259 Distribuciones empíricas 263 Distribuciones tabuladas 264 Secuencias autocorrelacionadas 265 Capitulo 9 Parámetros de entrada 275 Introducción 275 Estimación 277 Distribuciones de ajuste 283 Estimación de los esquemas autorregresivos 288 Capitulo 10 El análisis de los resultados 297 Nota preliminar 297 Análisis de resultado de la simulación estática 298 Análisis del resultado de la simulación dinámica 306 Condiciones iniciales 307 Condiciones finales 311 Errores en la recolección de datos 313 Consideraciones sobre la variancia 314 Estimación de la variancia 315 El estimador de variancia basado en submuestras de una serie cronológica sencilla 319 Estimador procedente del análisis del espectro 319 Estimación basada en los parámetros autorregresivos de la muestra 322 Intervalos de confianza para Xn 324 Intervalos de confianza no paramétricos 328 La función de autocorrelación y el espectro 331 Determinación de la magnitud de la muestra 333 Enfoque cronológico del estado de la muestra 356 Capitulo 11 Diseño de experimentos 347 Nota preliminar 347 Información previa 349 Muestreo de la importancia 354 Muestreo antitético 356 Muestreo estratificado 360 Variaciones de control 362 Comparación de experimentos 363 Validación 366 Mas de dos tratamientos 368 Experimentos con 2t factorial 369 Diseños factoriales fraccionales 372 Superficies en respuesta 373 El valor del conocimiento previo 380 Capitulo 12 Preguntas y procedimientos 387
SIMULACION METODO DE MONTECARLO GPSS/360 SIMSCRIPT SIMULA EVENTOS DISCRETOS-SIMULACION NUMEROS CASUALES-GENERACION