Introducción a la Simulación 

Introducción 
Cuando alguien tiene la responsabilidad de conducir un sistema dado, como por ejemplo: un 
banco, una ciudad, un sistema de transporte, etc., debe tomar continuamente decisiones acerca 
de las acciones que ejecutará sobre el sistema. Estas decisiones deben ser tales que la 
conducta resultante del sistema satisfaga de la mejor manera posible los objetivos planteados. 

Para poder decidir correctamente es necesario saber cómo responderá el sistema ante una 
determinada acción. Esto podría hacerse por experimentación con el sistema mismo; pero 
factores de costos, seguridad y otros hacen que esta opción generalmente no sea viable. A fin 
de superar estos inconvenientes, se reemplaza el sistema real por otro sistema que en la 
mayoría de los casos es una versión simplificada. Este último sistema es el modelo a utilizar 
para llevar a cabo las experiencias necesarias sin los inconvenientes planteados anteriormente. 
Al proceso de experimentar con un modelo se denomina simulación. Al proceso de diseñar el 
plan de experimentación para adoptar la mejor decisión se denomina optimización. Si el plan 
de experimentación se lleva a cabo con el solo objeto de aprender a conducir el sistema, 
entonces se denomina entrenamiento o capacitación. 

En este punto, es conveniente plantear las siguientes definiciones: 

· Sistema: Conjunto de objetos o ideas que están interrelacionados entre sí como una 
unidad para la consecución de un fin (Shannon, 1988). También se puede definir como 
la porción del Universo que será objeto de la simulación. 
· Modelo: Un objeto X es un modelo del objeto Y para el observador Z, si Z puede 
emplear X para responder cuestiones que le interesan acerca de Y (Minsky). 
· Simulación: Simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y 
llevar a cabo experiencias con él, con la finalidad de aprender el comportamiento del 
sistema o de evaluar diversas estrategias para el funcionamiento del sistema (Shannon, 
1988). 

Aplicaciones de la simulación 
La simulación es conveniente cuando: 
· No existe una formulación matemática analíticamente resoluble. Muchos sistemas 
reales no pueden ser modelados matemáticamente con las herramientas actualmente 
disponibles, por ejemplo la conducta de un cliente de un banco. 
· Existe una formulación matemática, pero es difícil obtener una solución analítica. Los 
modelos matemáticos utilizados para modelar un reactor nuclear o una planta química 
son imposibles de resolver en forma analítica sin realizar serias simplificaciones.