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La simulación aplicada a la investigación operativa

By: Contributor(s): Publication details: Instituto Argentino del Petróleo, IAP Description: 13 pDDC classification:
  • 068.82-622.338 J769 2 1987
In: Vol. 2, p. 133-146Summary: Muchos problemas de decisión en nuestra industria son de naturaleza estocástica, es decir, las variables independientes del sistema tienen sus valores posibles distribuídos probabilísticamente. Frecuentemente, dichos problemas no pueden ser encarados mediante un modelo matemático de optimización, dadas su naturaleza estocástica, su complejidad o bien, el hecho de que tal modelo, aunque posible, resulta extremadamente engorroso. Una herramienta alternativa para estos casos es la Simulación Digital Discreta. Este trabajo describe la técnica, el idioma experto SLAM y presenta una sencilla aplicación al diseño de una política de servicio de pulling (típico sistema de colas), en el que se busca optimiczar el costo en función del tiempo de producción perdido y del costo de la unidad de servicio. A través de la simulación, varias alternativas pueden ser analizadas (número de equipos, politicas de contratación, etc.) y la mejor solución, fácilmente individualizada.
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IAPG-Colección 068.82-622.338 J769 2 1987 (Browse shelf(Opens below)) Not for loan 200030451

Muchos problemas de decisión en nuestra industria son de naturaleza estocástica, es decir, las variables independientes del sistema tienen sus valores posibles distribuídos probabilísticamente. Frecuentemente, dichos problemas no pueden ser encarados mediante un modelo matemático de optimización, dadas su naturaleza estocástica, su complejidad o bien, el hecho de que tal modelo, aunque posible, resulta extremadamente engorroso. Una herramienta alternativa para estos casos es la Simulación Digital Discreta. Este trabajo describe la técnica, el idioma experto SLAM y presenta una sencilla aplicación al diseño de una política de servicio de pulling (típico sistema de colas), en el que se busca optimiczar el costo en función del tiempo de producción perdido y del costo de la unidad de servicio. A través de la simulación, varias alternativas pueden ser analizadas (número de equipos, politicas de contratación, etc.) y la mejor solución, fácilmente individualizada.



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