Simulación Código:  M0.500    Créditos:  6
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Este es el plan docente de la asignatura para el segundo semestre del curso 2023-2024. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios.
Welcome to this graduate course on Discrete-Event Simulation, a hybrid discipline that combines knowledge and techniques from Operations Research (OR) and Computer Science (CS). Due to the fast and continuous improvements in computer hardware and software, Simulationhas become an emergent research area with practical industrial and services applications.  Today, most real-world systemsare too complex to be modeled and studied by using analytical methods.  Instead, numerical methods such as simulation must be employed in order to study the performance of those systems, to gain insight into their internal behavior and to consideralternative ("what-if") scenarios.  Applications of Simulations are widely spread among different knowledge areas, including the performance analysis of computer and telecommunication systems or the optimization ofmanufacturing and logistics processes.  This course introduces concepts and methods for designing, performing and analyzing experiments conducted using aSimulation approach.  Among other concepts, this course discusses the proper collection and modeling of input data and system randomness, the generation of random variables to emulate the behavior of the real system, the verification and validation of models, and the analysis of the experimental outputs.

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  • Descripción: Este curso permite al estudiante conocer los conceptos y adquirir las habilidades necesarias para modelar y simular sistemas, redes y procesos mediante el uso de técnicas de Simulación Monte Carlo (MCS) y Simulación de Eventos Discretos (DES). Para ello, el curso incluye el aprendizaje teórico-práctico de métodos de modelado de datos asociados a fenómenos aleatorios, generación de números pseudo-aleatorios, diseño de algoritmos de simulación, diseño de experimentos, verificación y validación, análisis de resultados, y comparación de diseños alternativos. El curso también incluye el aprendizaje de software específico para modelado y simulación (e.g. Simio, etc.), así como su uso en el estudio y resolución de casos prácticos en diferentes ámbitos de conocimiento. 
  • Requisitos: Capacidad para leer textos científicos en inglés. Conocimientos básicos de estadística (nivel licenciatura o ingeniería).
  • Bibliografía prevista: Robinson, S. (2004). Simulation: The Practice of Model Development and Use. Wiley.
  • Software previsto: SIMIO Simulation Software (http://www.simio.com)
  • Enlaces: WSC Archive (http://informs-sim.org

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The main goals of this course are:

  • To introduce students in the prolific research field of discrete-event simulation. In particular, this course offers a set of powerful system modeling and analysis tools (concepts, techniques and skills) that students can use both in their research and professional careers.
  • To develop students' modeling, analytical-thinking and synthesis skills.  In particular, throughout the course students will have to: model systems or processes in order to analyze them, read scientific papers, and develop their own simulation skills.

Course objectives are derived from the course goals and designed to be assessable. By the end of this course, students should be able to:

  • Apply scientific thinking to the analysis ofcomplex systems and processes.
  • Comprehend important concepts in computer modeling and simulation.
  • Model uncertainty and randomness by means of statistical distributions.
  • Form a hypothesis and design acomputer experiment to test it.
  • Collect and model data, estimate errors in the results and analyze simulation outputs.
  • Understand how computers generate (pseudo-)random numbers and variables.
  • Realize the application scope and limitations of computer simulation techniques.
  • Employ statistical techniques to construct scientific statements and conclusions.
  • Construct, verify and validate system and processes models.
  • Understand the main ideas described in scientific papers on simulation.

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1. Simulation: What, Why and When? 2. Inside Simulation Software 3. Software for Simulation 4. Simulation Studies 5. Conceptual Modeling 6. Developing the Conceptual Model 7. Data Collection and Analysis 8. Model Coding 9. Obtaining Accurate Results 10. Searching the Solution Space 11. Implementation 12. Verification & Validation 13. The practice of simulation

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Material Soporte
Simulation PDF
Simulación con Simio PDF
Simulation with Simio PDF

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El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal de cada estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente –incluidas las pruebas finales– o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como redes sociales o buscadores de información en internet, porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas del resto de estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular.

Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.

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Esta asignatura solo puede superarse a partir de la evaluación continua (EC), nota que se combina con una nota de prácticas (Pr) para obtener la nota final de la asignatura. No se prevé hacer ninguna prueba de evaluación final. La fórmula de acreditación de la asignatura es la siguiente: EC + Pr.


Ponderación de las calificaciones

Opción para superar la asignatura: EC + Pr

Nota final de asignatura = Final Continuada (FC) = EC+Pr

EC = 60%

Pr = 40%

Notas mínimas:

· Pr = 5

· EC = 5

En caso de no conseguir la nota mínima en la Pr, la nota obtenida en la fórmula corresponde a la obtenida en la Pr, o el que indique el modelo de evaluación.

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This is an online graduate course with a demanding educational program based on quantitative contents.  Therefore, in order to achieve the proposed academic goals and objectives, students must actively participate in the online forums and complete the different activities that constitute the continuous evaluation process.  This continuous evaluation process will consist of a set of deliverables (typically three or four) that must be submitted to the instructor on or before their associated deadlines.  The deliverables might include theoretical concepts as well as practical model developments and analysis.  Also, there will be a final proctored test which will contribute to validate the authorship of the aforementioned deliverables as well as to determine the final score.  More details about this evaluation process will be provided in the course syllabus at the beginning of the academic semester.

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