Uso de Simulaciones Monte Carlo

Descripción del Curso

Esta sesión introduce las simulaciones Monte Carlo con una revisión del marco teórico, énfasis en intervalos de confianza, y orientación práctica sobre el uso de experimentos Monte Carlo en AnyLogic — incluyendo limitaciones actuales y soluciones alternativas.

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Objetivos

• Comprender el concepto y propósito de las simulaciones Monte Carlo
• Entender los intervalos de confianza y cómo comunicar la variabilidad en los resultados
• Aprender a configurar y ejecutar experimentos Monte Carlo en AnyLogic
• Comprender las limitaciones actuales de este tipo de experimento en AnyLogic

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Prerrequisitos

AnyLogic

• Familiaridad con la interfaz, View Areas, Agents, Datasets, Events, Functions, Databases

Java

• Variables (primitivas), Parameters, Casting

Eventos Discretos

• Source, Resources, Service, Sink

Modelado Basado en Agentes

• Creación de agentes, lectura de características desde Excel, sintaxis de consultas a bases de datos, diagramas de estados

Fundamentos Estadísticos

• Distribución uniforme, distribución triangular

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Temas Cubiertos

1. Introducción a Monte Carlo

• Razones de la variabilidad en los resultados de modelos de simulación
• Definición y propósito de las simulaciones Monte Carlo
• Por qué el análisis Monte Carlo es esencial para la toma de decisiones robusta

2. Intervalos de Confianza

• Qué son los intervalos de confianza y qué significan
• Cálculo de intervalos de confianza: estimaciones puntuales, niveles de confianza, margen de error
• T-scores vs. Z-scores
• Comunicación de resultados variables a las partes interesadas usando intervalos de confianza

3. Experimentos Monte Carlo en AnyLogic

• Varied in range vs. freeform — cuándo usar cada enfoque
• Recorrido por las propiedades del experimento
• Comprensión de las réplicas y su rol en el análisis
• El problema del número variable de réplicas en AnyLogic (con ejemplo)
• Código y métodos para exportar resultados del experimento

4. Biblioteca Monte Carlo de Noorjax

• Cómo usar la biblioteca Monte Carlo de Noorjax para flujos de trabajo optimizados

5. Ejercicios Prácticos

• Aplicar un experimento Monte Carlo freeform en AnyLogic y exportar resultados
• Aplicar un experimento Monte Carlo varied-in-range y exportar resultados

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Conocimientos Adquiridos

Al finalizar esta sesión, los participantes serán capaces de:

• Explicar el propósito y la mecánica de las simulaciones Monte Carlo
• Calcular e interpretar intervalos de confianza para resultados de simulación
• Configurar y ejecutar experimentos Monte Carlo en AnyLogic
• Exportar resultados de experimentos Monte Carlo de manera efectiva
• Usar la biblioteca Monte Carlo de Noorjax