Simulació

Crèdits
6
Tipus
Complementària d'especialitat (Enginyeria del Software)
Requisits
  • Prerequisit: PE
Departament
EIO
La simulació es una disciplina que permet representar, modelar i entendre el comportament de sistemes complexos i predir el seu comportament futur. Aquesta assignatura proporciona a l'alumne el coneixement i les eines necessàries per a la construcció de models complexos de simulació, la utilització de llenguatges estàndard, l'anàlisi de les dades d'entrada, el disseny d'experiments i l'anàlisi de resultats en simulació. També es tracten en el curs temes sobre visualització, aplicacions a casos reals i els aspectes relacionats amb el rendiment.

Professors

Responsable

  • Josep Casanovas Garcia ( )
  • Pau Fonseca Casas ( )

Altres

  • Joan Garcia Subirana ( )
  • Jordi Montero Garcia ( )

Hores setmanals

Teoria
2
Problemes
0
Laboratori
2
Aprenentatge dirigit
0.2
Aprenentatge autònom
5

Competències

Competències Tècniques

Competències tècniques comunes

  • CT2 - Utilitzar d'una manera apropiada teories, procediments i eines en el desenvolupament professional de l'enginyeria informàtica en tots els seus àmbits (especificació, disseny, implementació, desplegament -implantació- i avaluació de productes) de manera que es demostri la comprensió dels compromisos adoptats a les decisions de disseny.
    • CT2.1 - Demostrar coneixement i capacitat d'aplicació dels principis, metodologies i cicles de vida d'enginyeria del software.
    • CT2.4 - Demostrar coneixement i capacitat per a aplicar les eines necessàries a l'emmagatzematge, el processament i l'accés als sistemes d'informació, fins i tot els que es basen en la web.

Competències Tècniques de cada especialitat

Especialitat enginyeria del software

  • CES1 - Desenvolupar, mantenir i avaluar serveis i sistemes software que satisfacin tots els requisits de l'usuari, que es comportin de forma fiable i eficient, que tinguin un desenvolupament i un manteniment assequible i que compleixin normes de qualitat aplicant les teories, els principis, els mètodes i les pràctiques d'Enginyeria del Software.
    • CES1.1 - Desenvolupar, mantenir i avaluar sistemes i serveis software complexos i/o crítics.
  • CES2 - Valorar les necessitats del client i especificar els requisits software per a satisfer aquestes necessitats, reconciliant objectius en conflicte mitjançant la cerca de compromisos acceptables, dintre de les limitacions derivades del cost, del temps, de l'existència de sistemes ja desenvolupats i de les organitzacions.
    • CES2.2 - Dissenyar solucions apropiades en un o més dominis d'aplicació, utilitzant mètodes d'enginyeria del software que integrin aspectes ètics, socials, legals i econòmics.

Competències Transversals

Raonament

  • G9 - Capacitat de raonament crític, lògic i matemàtic. Capacitat de resoldre problemes en la seva àrea d'estudi. Capacitat d'abstracció: capacitat de crear i utilitzar models que reflecteixin situacions reals. Capacitat de dissenyar i realitzar experiments senzills, i analitzar-ne i interpretar-ne els resultats. Capacitat d'anàlisi, de síntesi i d'avaluació.
    • G9.3 - Capacitat crítica, capacitat d'avaluació.

Sostenibilitat i compromís social

  • G2 - Conèixer i comprendre la complexitat dels fenòmens econòmics i socials típics de la societat del benestar. Ser capaç d'analitzar i valorar l'impacte social i mediambiental.
    • G2.3 - Tenir en compte les dimensions social, econòmica i ambiental, i el dret a la privacitat a aplicar solucions i dur a terme projectes coherents amb el desenvolupament humà i la sostenibilitat.

Tercera llengua

  • G3 - Conèixer l'idioma anglès amb un nivell adequat de forma oral i escrita, i en consonància amb les necessitats que tindran els graduats i les graduades en Enginyeria Informàtica. Capacitat de treballar en un grup multidisciplinar i en un entorn multilingüe i de comunicar, tant per escrit com de forma oral, coneixements, procediments, resultats i idees relacionats amb la professió d'enginyer tècnic en informàtica.
    • G3.1 - Comprendre i utilitzar eficaçment manuals, especificacions de productes i altra informació de caràcter tècnic escrita en anglès.

Objectius

  1. Ser capaç de comprendre un article tècnic i expressar conceptes correctament, per escrit, en llengua anglesa
    Competències relacionades: G9.3, G3.1,
  2. Ser capaç de materialitzar un projecte de consultoria.
    Competències relacionades: G9.3, CT2.1, CES1.1, CES2.2, G2.3, CT2.4,
    Subcompetences:
    • Ser capaç d'avaluar l'impacte de les solucions proposades sota la perspectiva dels Objectius de Desenvolupament Sostenible (ODS).
  3. Ser capaç de desenvolupar un estudi d'un sistema de simulació discreta.
    Competències relacionades: CT2.1, CES1.1,

Continguts

  1. Introducció
    Que és un estudi de simulació? Enfoc pràctic mitjançant la presentació de projectes reals que permetràn mostrar a l'estudiant les fases que cal seguir pel desenvolupament d'un estudi de simulació vàlid i útil.
  2. Simulació i mètodes estadístics
    L'aleatorietat com a eix vertebrador de la modelització i l'experimentació en simulació. Distribucions estadístiques, generació de nombres i variables aleatòries. Algunes distribucions conegudes i la seva aplicació en els models de simulació. Mètodes de Monte Carlo i procés de mostreig en simulació.
  3. Paradigmes de Simulació
    Presentació dels principals paradigmes de simulació i l'aplicabilitat dels mateixos. Introducció a Netlogo, un IDE específic de models basat en agents. Desenvolupament d'un ABM.
  4. Modelització d'un sistema i de les dades associades
    Com especifiquem un model de simulació, quins llenguatges d'especificació podem utilitzar: UML, SDL... Anàlisi de les dades d'entrada de la simulació, transformació de dades empíriques a distribucions aleatòries
  5. Simulació basada en esdeveniments Discrets (DES)
    Com funciona un simulador d'esdeveniments discrets, quins components son necessaris pel seu desenvolupament, integració amb aplicacions de tercers.
  6. Verificació i validació de models de simulació.
    Descripció de les metodologies a seguir per tal d'obtenir un model verificat, validarlo i una reflexió sobre l'acreditació de models.
  7. Disseny d'experiments i anàlisi de resultats
    Conceptes bàsics i mètodes per al disseny d'experiments en simulació. Avaluació i comparació d'escenaris. Qualitat dels resultats.
  8. Presentació i defensa d'un estudi de simulació
    Treball en equip i multidisciplinar. Tècniques de presentació i defensa de projectes de simulació davant de client. Claredat d'objectius, qualitat de la presentació dels resultats, discussió i treballs futurs.

Activitats

Activitat Acte avaluatiu


Fonaments bàsics de la simulació

Introducció a l'assignatura, exemples de sistemes i de models. Revisió històrica. En aquesta activitat l'estudiant aprendrà les diferents fases associades a un estudi de simulació i l'existència de simuladors específics i genèrics. Motivar a l'alumne i explicar la importància de la disciplina a través d'exemples reals.
Objectius: 2 3
Continguts:
Teoria
2h
Problemes
0h
Laboratori
2h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
2h

Aleatorietat i Simulació

En aquesta activitat l'estudiant identificarà l'estreta relació entre l'estadística i els seus mètodes i realitzar un estudi de simulació de qualitat.
  • Laboratori: Ajust de dades empíriques a distribucions de probabilitat en estudis de simulació, i introducció a un simulador de tipus genèric i les seves eines.
Objectius: 2 3
Continguts:
Teoria
4h
Problemes
0h
Laboratori
4h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
6h

Simulació basada en agents

Paradigmes de Simulació. L'estudiant aprendrà a utilitzar un IDE específic orientat a modelització basada en agents (ABM), un enfoc a la simulació social, i comprendrà la diferència entre simuladors event-schedulling i time-step
Objectius: 2 3
Continguts:
Teoria
6h
Problemes
0h
Laboratori
6h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
8h

Estudi de Simulació

L'estudiant aprendrà la importància d'establir clarament els objectius i els elements significatius a ser observats, modelats i validats, en l'estudi proposat.
  • Laboratori: Raonament i anàlisi del problema plantejat
Objectius: 1 2 3
Continguts:
Teoria
4h
Problemes
0h
Laboratori
4h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
8h

Discrete Event Simulation (DES)

Activitat principal del curs que permetrà a l'estudiant assolir els coneixements teòrics que l'ajudin a desenvolupar un simulador específic orientat a esdeveniments discrets.
  • Laboratori: Desenvolupament dels principals components d'un simulador d'esdeveniments discrets orientat a l'estudi plantejat
Objectius: 1 2 3
Continguts:
Teoria
6h
Problemes
0h
Laboratori
6h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
24h

Verificació i Validació de models de simulació

Descriure les tècniques més usuals per poder Verificar i Validar (VV&A) els models de simulació. Es posa èmfasi en la necessitat d'utilitzar aquestes tècniques per tal de poder emprar el simulador amb garanties de qualitat.
  • Laboratori: Desenvolupament de tests unitaris i d'integració per a verificar el model de simulació.
Objectius: 1 2 3
Continguts:
Teoria
4h
Problemes
0h
Laboratori
4h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
6h

Disseny d'experiments i Anàlisi de Resultats

L'estudiant realitzarà el disseny d'experiments que millor s'ajusti el seu estudi per, a posteriori, analitzar els resultats. Prèviament, adaptarà el seu motor de simulació específic per tal que suporti l'execució d'experiments.
  • Laboratori: Disseny d’Experiments, Anàlisi de resultats i formes efectives de presentar els resultats obtinguts
Objectius: 1 2 3
Continguts:
Teoria
4h
Problemes
0h
Laboratori
4h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
6h

Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
3h
Aprenentatge autònom
15h

Metodologia docent

L'assignatura segueix les metodologies de l'aprenentatge cooperatiu i l'aprenentatge basat en problemes/projectes, complementada amb algunes sessions de mètode expositiu, en les que s'explica la teoria necessària per tal que l'alumne pugui desenvolupar, en les millors condicions, el conjunt d'entregables que, bàsicament, determinaran l'assoliment dels objectius de l'assignatura.

Mètode d'avaluació

L'assignatura segueix un mètode d'avaluació continuada, amb revisions de la feina desenvolupada a classe i els lliurables de les activitats programades. Es requereix una implicació continuada de l'estudiant en totes les activitats per tal de poder assolir el curs.

Nota final: 0,1*T1+ 0,1*T3 + 0,2*T2 + 0,3*T4 + 0,15*T5+0,15*T6 es requereix superar tots els treballs per tal d'assolir l'assignatura.

T1: Treball pràctic que permet avaluar la capacitat de l'estudiant de realitzar ajustos estadístics a dades empíriques.
T2: Treball pràctic que permet avaluar la capacitat de l'estudiant de desenvolupar un model basat en agents i la competència G3.1
T3: Treball pràctic que permet avaluar la capacitat de raonament i anàlisis de l'estudiant en front d'un projecte de simulació i les competències G9, CES2
T4: Treball pràctic que permet avaluar si l'estudiant ha assimilat els coneixements associats a un simulador d'esdeveniments discrets i les competències CT2, CES1 en el desenvolupament del simulador específic associat el cas d'estudi presentat.
T5: Treball pràctic que permet avaluar la competència tècnica CT2.1
T6: Treball pràctic que permet avaluar la competència transversal G2

La qualificació NP (no presentat) s'atorgarà quan l'estudiant o estudianta no hagi participat en un nombre d'actes d'avaluació que tinguin, en el seu conjunt, un pes no superior al 20% de la nota final.

Bibliografia

Bàsica:

Complementaria:

Web links

Capacitats prèvies

Estadística.