8/16/2019 Foro Simulacion

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Por que la simulación de montecarlo es una exelente herramienta , para

modelar problemas como los analizados?

La importancia actual del método Montecarlo se basa en la existencia de

problemas que tienen difícil solución por métodos exclusivamente analíticos o

numéricos, pero que dependen de factores aleatorios o se pueden asociar a un

modelo probabilística artificial (resolución de integrales de muchas variables,

minimización de funciones, etc.. !racias al avance en dise"o de los ordenadores,

c#lculos Montecarlo que en otro tiempo hubieran sido inconcebibles, ho$ en día se

presentan como asequibles para la resolución de ciertos problemas.

• %na venta&a de la simulación de Montecarlo seria sobre los resultados

probabilísticos $ gr#ficos $a que, con los probabilísticos muestran lo que

puede suceder $ que tan probable es que suceda un resultado, con los

gr#ficos cuando los datos son generados por Montecarlo se hace f#cil crear gr#ficas para observar cuales son las posibilidades de que algo suceda.

• 'uando se hacen algunas simulaciones es mu$ difícil modelar diferentes

combinaciones de valores de entrada, pero al utilizar la simulación de

Montecarlo se puede ver qué valores tiene exactamente cada variable, al

igual que se puede relacionar distintas variables de entrada para averiguar 

con certeza porque ciertos valores tienen cambios repentinos

paralelamente.

• tra venta&a que se puede mencionar serian que cuando se tienen pocos

resultados, se hace m#s difícil ver lo que afecta el resultado, en cambiocuando se utiliza simulación Montecarlo se hace m#s f#cil que vea cuales

son las variables que influ$en m#s en los resultados.

)esventa&as

*ablando del método de la agu&a de bufón, que es una aplicación del método

Montecarlo su desventa&a es que solo se puede aplicar en medios que

contienen geometrías planas.

tra desventa&a seria+ al tener un modelo de simulación las salidas producidas

es aleatorias $ deben ser tratadas como lo que son, es decir como una

estimación solamente, también que al suponer valores para realizar la

simulación el sistema puede ser mu$ poco realista.

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ambién podemos destacar como desventa&a que si son modelos de

simulación mu$ comple&os pueden requerir mucho tiempo para construirlos.

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• Una ventaja de la simulación de Montecarlo seria sobre los resultados

probabilísticos y gráfcos ya que, con los probabilísticos muestran lo que

puede suceder y que tan probable es que suceda un resultado, con losgráfcos cuando los datos son generados por Montecarlo se hace ácilcrear gráfcas para observar cuales son las posibilidades de que algosuceda.

• uando se hacen algunas simulaciones es muy diícil modelar dierentes

combinaciones de valores de entrada, pero al utili!ar la simulación deMontecarlo se puede ver qu" valores tiene e#actamente cada variable,al igual que se puede relacionar distintas variables de entrada paraaveriguar con certe!a porque ciertos valores tienen cambios repentinosparalelamente.

• $tra ventaja que se puede mencionar serian que cuando se tienen pocos

resultados, se hace más diícil ver lo que aecta el resultado, en cambiocuando se utili!a simulación Montecarlo se hace más ácil que veacuales son las variables que in%uyen más en los resultados.

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1. Por que la simulación de montecarlo es una exelente herramienta , para

modelar problemas como los analizados?

La importancia actual del método Montecarlo se basa en la existencia de

problemas que tienen difícil solución por métodos exclusivamente analíticos onuméricos, pero que dependen de factores aleatorios o se pueden asociar a un

modelo probabilística artificial (resolución de integrales de muchas variables,

minimización de funciones, etc.. !racias al avance en dise"o de los ordenadores,

c#lculos Montecarlo que en otro tiempo hubieran sido inconcebibles, ho$ en día se

presentan como asequibles para la resolución de ciertos problemas.

La simulación, como lo hemos visto es el proceso de construir unmodelo matem#tico o lógico de un sistema o problema de decisión,experimentando con el modelo para obtener luces sobre el comportamiento delsistema o elementos que permitan seleccionar la me&or alternativa para el

problema de decisión.

2. Cuáles son las dificultades a las que usted cree se debieron enfrentar los actoresque realizaron la investiación a cada uno de los modelos a la luz de lametodolo!a, que se requiere para llevar a cabo un estudio de simulación?

Los autores debieron probar muchas veces con experimentos mentales las milesde posibilidades, $ en cada etapa determinar por casualidad un n-mero aleatoriodistribuidos seg-n las probabilidades que sucedería para tener una idea delproceso.

". Como cree que se podria solucionar el problema, al que se enfrentan en laaplicación real?

Mediante el avance tecnológico $ con personas especializadas en el tema del

avance de la ciencia que se presentan ho$ en día los cuales son asequibles para

la resolución de problemas, la base es la generación de n-meros aleatorios de los

que sirven para calcular probabilidades que han hecho que la técnica de

simulación sea una de las herramientas m#s ampliamente usadas en el an#lisis de

sistemas. or otra parte que sea de ma$or entendimiento para las personas $ que

sirva como una herramienta flexible que dé resultados positivos $ no respuestas

incoherentes.

#. Principales $enta%as del &etodo de &ontecarlo?

• La utilización de este método en cuanto a la conducta habitual de un cliente

$ como tal este sistema nos da una visualización de posibilidades hacia lamisma.

• /s posible visualizar con precisión las variables que influ$en en un

resultado.

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• 0e pueden evidenciar los valores exactamente de cada variable, al igual

que se puede relacionar distintas variables de entrada para averiguar concerteza valores que tienen cambios repentinos.

• Muestra lo que puede suceder $ que tan probable es que suceda un

resultado, con los gr#ficos cuando los datos son generados por Montecarlo se

facilita crear gr#ficos para observar cuales son las probabilidades de que algosuceda.

• /s f#cil ver cu#les son las variables que influ$en m#s en los resultados.

'. (esventa%as del &)todo de &ontecarlo?

• /l desarrollo de un modelo puede ser costoso, laborioso $ lento.

• /xiste la posibilidad de errores. La experimentación se lleva a cabo con un

modelo $ no con el sistema real+ entonces, si el modelo est# mal o se cometenerrores en su mane&o, los resultados también ser#n incorrectos.

1o se puede conocer el grado de imprecisión de los resultados. or lo general el

modelo se utiliza para experimentar situaciones nunca planteadas en el sistema

real, por lo tanto no existe información previa para estimar el grado de

correspondencia entre la respuesta del modelo $ la del sistema real.

  1o siempre proporciona un resultado correcto $ se pueden cometer errores, $a

que la simulación puede arro&ar resultados incorrectos.

Los resultados en cuanto a las salidas producidas es aleatoria $ deben ser 

tratadas como una estimación solamente, $ también que al suponer valores para

realizar la simulación el sistema puede ser mu$ poco realista.

ara los modelos de simulación mu$ comple&os se puede requerir mucho tiempo

para construirlos.

0olo se pueden aplicar en modelos que tienen geometría plana.

http233nosvamosamontecarlo.blogspot.com345663663venta&as7$7desventa&as7de7

montecarlo.html

https233cuantozombi.com345643663683monte7carlo3

http://nosvamosamontecarlo.blogspot.com/2011/11/ventajas-y-desventajas-de-montecarlo.htmlhttp://nosvamosamontecarlo.blogspot.com/2011/11/ventajas-y-desventajas-de-montecarlo.htmlhttps://cuantozombi.com/2012/11/17/monte-carlo/https://cuantozombi.com/2012/11/17/monte-carlo/http://nosvamosamontecarlo.blogspot.com/2011/11/ventajas-y-desventajas-de-montecarlo.htmlhttp://nosvamosamontecarlo.blogspot.com/2011/11/ventajas-y-desventajas-de-montecarlo.html