Conceptos y métodos en la simulación digital de eventos discretos / George S. Fishman.

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