SIMULACIÓN: Construyendo modelos conceptuales

En el ámbito de la ciencia de datos resulta fundamental (con el uso de computadoras) poder esquematizar sistemas (reales o ficticios) mediante la implementación de una herramienta científica conocida como “Simulación”, la cual puede ser vista como un proceso de representación de un sistema basado en un modelo que permite la obtención de datos “brutos” los cuales se procesan estadísticamente para brindarnos una visión general sobre el rendimiento del sistema que nos hemos planteado. Recordemos que un sistema se refiere a un conjunto de elementos interrelacionados que interactúan para el cumplimiento de fines comunes, los cuales se encuentran delimitados de acuerdo a las características que se desean analizar.

Para lograr una mejor comprensión, comencemos por abordar de manera clara y breve lo relacionado con “Simulación de eventos discretos”, que se refiere el tipo de simulación que se planteará en los párrafos posteriores.

Se puede interpretar un modelo de simulación de eventos discretos como aquél en el que los cambios de estado del modelo se dan en instantes discretos de tiempo, es decir, la simulación (reloj de simulación) avanza cuando ocurren EVENTOS. Por este motivo también recibe el nombre de “Simulación controlada por eventos”.

Ahora bien, finalmente ¿A qué se refiere el tema de los modelos conceptuales?

Bueno, un modelo conceptual lo comprenderemos como una representación de un sistema apoyándonos en el uso de términos especializados según sea el caso de estudio. Por ejemplo, un modelo estadístico puede construirse utilizando conceptos especializados como el de varianza, error aleatorio, covarianza, tratamientos, entre otros, dicho modelo resulta ser también, un modelo conceptual.

¡IMPORTANTE!

Previo a la construcción del modelo conceptual, el modelador (encargado de efectuar la representación) debe concebir en una imagen mental el sistema en estudio, la cual reflejará la percepción que tiene del mismo y la manera como éste opera, así mismo, debe incluir sólo los aspectos que resulten necesarios para desarrollar el estudio de simulación. Para lograr un modelo conceptual óptimo, debe existir una buena imagen mental del sistema.

Es significativo mencionar que, un sistema es cada vez más complejo a medida que se incluyen más detalles, es decir, el modelador a medida que se imagina el sistema, se siente motivado a adicionar elementos que hagan de este la representación más exacta de sus pensamientos y aspiraciones, lo que ocasiona la complejidad del mismo.

En el fondo de lo que se refiere a la construcción de los modelos conceptuales, se encuentra inmerso algo que se define con el nombre de “Sistemas de Eventos Discretos”.

En este momento pensarás en lo que leíste en párrafos anteriores (simulación de eventos discretos), pues sí, lo que sigue es un complemento de lo que se comentó.

Los sistemas de eventos discretos, según lo expresado en Osais (2018) se componen de los siguientes elementos a identificar en nuestro modelo:

• Entidades
• Atributos
• Variables de estado
• Eventos
• Actividades

A continuación, discutiremos en detalle cada uno de ellos:

Entidades. Se refieren a objetos físicos o lógicos que resultan de interés en un sistema y cuyas actividades son las que modelamos, esto quiere decir que, deben ser planteados de manera explícita en nuestro modelo y de esta manera, lograr una descripción clara del funcionamiento del sistema que estamos tratando. Ejemplos de entidades son: clientes, servidores, máquinas, transacciones y más.

Ahora bien, podemos pensar en una persona y una máquina, ambas son entidades, pero, ¿Cuál es la diferencia entre ellas?; tal diferencia estriba en el hecho de que las entidades pueden ser de tipo Estática y Dinámica.

Una entidad estática es aquella que “no se mueve” en el sistema y tiene como finalidad brindar un servicio a otras entidades.

Consideremos el siguiente ejemplo:

En una compañía pequeña de telecomunicaciones existe una oficina destinada al servicio de fotocopiado, la cual consta de una sola máquina y a la cual acuden durante un día cantidades importantes de empleados. En este caso, la máquina constituye una entidad estática, pues no se mueve en este sistema y además, está allí para prestar un servicio a otras entidades, llámense personas.

En una entidad estática el estado puede cambiar a lo largo del tiempo de vida del sistema (por ejemplo, la máquina puede cambiar de encendido a apagado, o de libre a ocupado)

Por su parte, las entidades dinámicas se mueven e interactúan a través del sistema, por ejemplo, las personas.

Siguiendo con nuestro modelo, una persona luego de entrar en el sistema, espera su turno y finalmente sale de allí luego de fotocopiar el(los) documento(s), es decir, la persona puede interactuar con otras, salir de la oficina y luego volver a entrar, usar la máquina varias veces, entre otras cosas (se mueve en el sistema). Una característica importante es que el tiempo que tarda la máquina en sacar una copia, contribuye en el tiempo total que espera cada persona en la cola.

Generalmente, una entidad dinámica posee los “atributos” que son utilizados para almacenar los datos, por ejemplo, el tiempo de permanencia en la cola, la hora de llegada y salida, entre otros.

Continuemos ahora con otro de los elementos:

Atributos. Indican características o propiedades asociadas a las entidades.

En nuestro ejemplo, un trabajador de la compañía (entidad) puede tener un atributo que almacene el momento de su llegada o salida a la oficina para fotocopiar los documentos.

Como otro ejemplo, en una sucursal bancaria, resulta de interés conocer el estado de cuenta (atributo) de los clientes (entidades).

Como ya hemos imaginado hasta ahora, el tiempo que una persona u otra entidad permanece en el sistema bajo estudio, resulta de la diferencia entre el momento de su llegada y salida del mismo.

Variables de estado. Son uno de los elementos más importantes dentro del modelo conceptual. Se refieren a un conjunto de variables que contienen toda la información necesaria para la descripción de las entidades, atributos y “actividades” en algún punto del tiempo y como su nombre lo indica, nos proveen de información sobre el estado del sistema.

En el ejemplo del banco, las variables de estado pueden ser el número de cajeros disponibles, el número de clientes en espera, número de transacciones efectuadas, número de clientes atendidos y mucho otros de la misma naturaleza.

Al igual que las entidades se dividen en estáticas y dinámicas, las variables de estado se clasifican en 2 tipos: continuas y discretas.

Decimos que una variable de estado es “continua” si a lo largo del tiempo, sus valores cambian continuamente. Similarmente, si los valores provienen de un conjunto discreto, entonces concluimos que la variable de estado es “discreta”, en este caso, su valor cambia en puntos o instantes discretos de tiempo.

Es importante mencionar que, los valores de una variable de estado cambian cuando ocurren “eventos” dentro del sistema.

Nuevamente, tomemos el ejemplo de la fotocopiadora; cuándo al comenzar la jornada de trabajo un empleado enciende la máquina, se genera un evento que origina el encendido. Como consecuencia de esto, el estado de la máquina ha cambiado de apagado a encendido, es decir, este evento ocasiona que la variable de estado que registra el estado del sistema, cambie de valor en el modelo conceptual.

Pasemos ahora de manera breve, a tratar sobre los 2 elementos restantes: los eventos y las actividades.

Eventos. Se refieren a la ocurrencia de “algo interesante” en el sistema y causan su cambio de estado, así como también hacen que avance el reloj de simulación. Por ejemplo, llegadas y salidas de trabajadores a la oficina de fotocopiado de la compañía.

Y, finalmente

Actividades. Puede tomarse como todo proceso que origine cambios en el sistema, son acciones realizadas por éste en un período de tiempo finito pero aleatorio.

Toda actividad está enmarcada por un “evento inicial” y otro “evento final”, es por esto que, como se mencionó anteriormente, la duración de la actividad resulta de la diferencia entre el tiempo de ocurrencia de estos eventos y es modelada como variables aleatorias.

Tratemos ahora el ejemplo de la sucursal bancaria, algunas actividades importantes que pueden generarse son la de depositar o retirar dinero, cobrar un cheque, exponer un reclamo, solicitar la apertura de cuenta y otras.

En resumen, un modelo conceptual es un bosquejo de lo que existe en la mente del modelador y si es construido de manera óptima nos llevará al logro de los objetivos que nos hemos propuesto desde el inicio. La simulación como herramienta científica y con el uso de computadores, ha generado una gran revolución en lo que respecta al análisis estadístico de datos y de igual manera, nos brinda otra perspectiva de representación de sistemas que van desde lo fácil a lo complejo.