Análisis de la Entrada en Simulación Estocástica

Abstract

En este artículo se presenta una revisión de las principales técnicas que se han propuesto para el análisis de los componentes aleatorios de una simulación estocástica. Se discuten dos temas principales: el modelado clásico utilizando familias univariadas de distribuciones y el modelado avanzado de la entrada. En el primer tema se introduce el uso de una librería, llamada Analizador Simple (Simple Analyzer), que puede ser descargada libremente desde la red, mientras que en el segundo tema se discuten las técnicas para el modelado de la entrada que actualmente no están incluidas en el software disponible para el análisis de la entrada de experimentos por simulación. Se analiza también el ajuste de datos de entradas multimodales, correlacionadas y dependientes del tiempo, y se incorpora la incertidumbre paramétrica en el modelo de entrada.

Simulation and Analysis of Line 1 of Mexico City’s Metrobus: Evaluating System Performance through Passenger Satisfaction

“…To perform the goodness-of-fit tests, we used the Kolmogorov-Smirnov statistic and the Cramer-von Mises statistic described in [31], and we used the software "SimpleAnalayzer" to conduct the tests (the details of "SimpleAnalayzer" can be seen in [32]). Our test showed that the best fits were obtained using the Weibull and gamma distributions, but the test statistics we obtained were considerably large, so it was difficult to draw a valid conclusion.…”

Comparación Empírica de Varios Métodos para Estimar los Parámetros de la Distribución Lognormal con Traslado

“…El ajuste de distribuciones es una de las herramientas clásicas para modelar un componente aleatorio de la entrada de una simulación estocástica y, debido a su gran flexibilidad, la distribución lognormal es una de las distribuciones más usadas para ajustar un conjunto de datos univariados. La inclusión de un parámetro de traslado ( a ) es muy conveniente para permitir un mejor ajuste de los datos a la distribución propuesta, habiéndose reportado aplicaciones en diversas áreas; por ejemplo, para modelar el diámetro de árboles de un rodal (Vallejos y Aedo, 2010) o para modelar caudales máximos anuales (Raynal y García, 2005), y es particularmente útil en el análisis de la entrada de experimentos por simulación (ver, e.g., Muñoz et al, 2015). Debido a estas razones, la distribución lognormal (con parámetro de traslado) tiene particular importancia para el análisis de la entrada de experimentos por simulación.…”