Modelización y Simulación de Sistemas

• Profesorado
• Horas semanales
• Competencias
• Objetivos
• Contenidos
• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía
• Web links
• Capacidades previas

Profesorado

Responsable

• Pau Fonseca Casas ( )

Otros

• Joan Garcia Subirana ( )

Horas semanales

Competencias

Competencias Transversales

Transversales

• CT2 [Avaluable] - Sostenibilidad y Compromiso Social. Conocer y comprender la complejidad de los fenómenos económicos y sociales típicos de la sociedad del bienestar; tener capacidad para relacionar el bienestar con la globalización y la sostenibilidad; lograr habilidades para utilizar de forma equilibrada y compatible la técnica, la tecnología, la economía y la sostenibilidad.
• CT5 [Avaluable] - Uso solvente de los recursos de información. Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información en el ámbito de especialidad y valorar de forma crítica los resultados de dicha gestión.
• CT6 [Avaluable] - Aprendizaje autónomo. Detectar deficiencias en el propio conocimiento y superarlas mediante la reflexión crítica y la elección de la mejor actuación para ampliar dicho conocimiento.
• CT7 - Tercera lengua. Conocer una tercera lengua, preferentemente el inglés, con un nivel adecuado oral y escrito y en consonancia con las necesidades que tendrán los titulados y tituladas.

Básicas

• CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
• CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
• CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

Competencias Técnicas

Específicas

• CE01 - Resolver los problemas matemáticos que puedan plantearse en el ámbito de la inteligencia artificial. Aplicar los conocimientos sobre: álgebra, cálculo diferencial e integral y métodos numéricos; estadística y optimización.
• CE20 - Elegir y emplear técnicas de modelización estadística y análisis de datos, evaluando la calidad de los modelos, validándolos e interpretándolos.
• CE21 - Formular y resolver problemas de optimización matemática.
• CE22 - Representar, diseñar y analizar sistemas dinámicos. Adquirir conceptos como su observabilidad, estabilidad y controlabilidad.

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

• CG2 - Utilizar los conocimientos fundamentales y metodologías de trabajo sólidas adquiridos durante los estudios para adaptarse a los nuevos escenarios tecnológicos del futuro.
• CG4 - Razonar, analizando la realidad y diseñando algoritmos y formulaciones que la modelen. Identificar problemas y construir soluciones algorítmicas o matemáticas válidas, eventualmente nuevas, integrando el conocimiento multidisciplinar necesario, valorando distintas alternativas con espíritu crítico, justificando las decisiones tomadas, interpretando y sintetizando los resultados en el contexto del dominio de aplicación y estableciendo generalizaciones metodológicas a partir de aplicaciones concretas.
• CG5 - Trabajar en equipos y proyectos multidisciplinares relacionados con la inteligencia artificial y la robótica, interactuando fluidamente con ingenieros/as y profesionales de otras disciplinas.

Objetivos

1. Modelar sistemas dinámicos complejos. Comprender conceptos como su observabilidad, estabilidad y controlabilidad.
   Competencias relacionadas: CG2, CG4, CT5, CT6, CT7, CB2, CB3, CB4, CE01, CE20, CE21, CE22,
2. Validar y Verificar modelos y extraer conocimiento de estos
   Competencias relacionadas: CG2, CG4, CG5, CT2, CB2, CB3, CB4, CE20, CE22,
3. Expresar el comportamiento de sistemas complejos usando lenguajes formales comprensibles por un público tanto especializado como no especializado
   Competencias relacionadas: CG2, CG4, CG5, CT5, CT6, CB2, CB3, CB4, CE01, CE20,

Contenidos

1. Introducción, sistema vs modelo
   Que es un estudio de simulación? Enfoque práctico mediante la presentación de proyectos reales que permitirán mostrar al estudiante las fases a seguir para el desarrollo de un estudio de simulación válido y útil.Tractarem la dicotomía entre modelo y sistema y entenderemos la necesidad de detallar las hipótesis para poder limitar que es el que será el objeto de nuestro estudio.
2. Simulación y métodos estadísticos
   La aleatoriedad como eje vertebrador de la modelización y la experimentación en simulación. Distribuciones estadísticas, generación de números y variables aleatorias. Algunas distribuciones conocidas y su aplicación en los modelos de simulación.
3. Paradigmas de Simulación
   Presentación de los principales motores de simulación y la aplicabilidad de los mismos.
4. Principales lenguajes formales para definir modelos conceptuales.
   Se detallarán los lenguajes: Specification and Description Language (SDL) y las Redes de Petri. Se mostrará la relación que tienen con los diagramas de Forrester empleados para crear sistemas dinámicos.
5. Dinámica de sistemas, simulación continua
   Aproximación a la simulación continua a través y la dinámica de sistemas, creación de diagramas Causales y de Forrester.
6. Simulación paralela y distribuida
   Introducción a las técnicas existentes para poder distribuir los modelos de simulación.
7. Diseño de experimentos y análisis de resultados
   Conceptos básicos y métodos para el diseño de experimentos en simulación. Evaluación y comparación de escenarios. Calidad de los resultados.
8. Validación, verificación y acreditación de modelos de simulación
   Descripción de las metodologías a seguir para obtener un modelo verificado, validarlo y una reflexión sobre la acreditación de modelos.

Actividades

Actividad Acto evaluativo

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Simulation modeling and analysis - Law, Averill M, Mcgraw-Hill, 2015. ISBN: 1259254380
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004026459706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Modelado y simulación : aplicación a procesos logísticos de fabricación y servicios - Guasch, Antoni; Piera, Miquel Àngel; Casanovas, Josep; Figueras, Jaume, Edicions UPC, 2003. ISBN: 8483017040
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002640739706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Formal languages for computer simulation : transdisciplinary models and applications - Fonseca Casas, Pau, Information Science Reference, cop. 2014. ISBN: 9781466643697
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004003189706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca

Complementaria:

• Simulation : the practice of model development and use - Robinson, Stewart, Palgrave Macmillan , 2014. ISBN: 9781137328038
  

Web links

• Winter Simulation Conference http://www.wintersim.org/

Capacidades previas