Simulación Código:  M1.305    :  6
Consulta de los datos generales   Descripción   Conocimientos previos   Objetivos y competencias   Contenidos   Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura   Informaciones sobre la evaluación en la UOC   Consulta del modelo de evaluación  
Este es el plan docente de la asignatura para el primer semestre del curso 2024-2025. 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.
Bienvenidos a este curso de Simulación de eventos discretos, una disciplina híbrida que combina el conocimiento y las técnicas de Investigación Operativa (IO) y Ciencias de la Computación (CS). Debido a las mejoras rápidas y continuas del hardware y software, la Simulación se ha convertido en un área de investigación emergente con aplicaciones prácticas en áreas industriales y de servicios. Hoy en día, la mayor parte de los sistemas reales del mundo son demasiado complejos para ser modelizados y estudiados mediante el uso de métodos analíticos. Por el contrario, los métodos numéricos como la simulación pueden ser utilizados para estudiar el comportamiento de estos sistemas, para comprender mejor su comportamiento interno y considerar alternativas (lo que se llama escenarios "what-if"). Las aplicaciones de la Simulación se encuentran ampliamente distribuidas entre las diferentes áreas de conocimiento, incluyendo el análisis del rendimiento de los sistemas informáticos y de telecomunicaciones o la producción, optimización y procesos logísticos. Este curso introduce los conceptos y métodos para diseñar, realizar y analizar experimentos realizados utilizando el enfoque de la Simulación. Entre otros conceptos, este curso trata sobre la correcta percepción y modelización de los datos de entrada y la aleatoriedad del sistema, la generación de variables aleatorias para emular el comportamiento del sistema real, la verificación y validación de modelos, el análisis de los resultados experimentales y la definición de los modelos de simulación.

Amunt

Este curso está diseñado para estudiantes de posgrado en cualquiera de las siguientes titulaciones: Ciencias de la Computación, Ingeniería en Telecomunicaciones, Administración de Empresas, Ingeniería Industrial, Economía, Matemáticas o Física. Se requieren algunos conocimientos matemáticos, se supone que el estudiante ha completado con éxito al menos los cursos del área en probabilidad y estadística. Además, algunos conocimientos de programación son deseables, aunque no son imprescindibles. Por último, el estudiante debe poder leer la documentación técnica escrita en inglés.

Amunt

Los principales objetivos del curso son:

• Introducir a los estudiantes en un campo de la investigación prolífico como es el de la simulación de eventos discretos. En particular, este curso ofrece una serie de herramientas de modelización de sistemas de gran alcance (conceptos, técnicas y habilidades) que los estudiantes pueden utilizar tanto en su investigación como en carreras profesionales.

• Desarrollar en los alumnos el pensamiento analítico la capacidad de modelado y la capacidad de síntesis. En particular, a lo largo del curso los alumnos tendrán que: modelar sistemas o procesos para analizarlos, leer artículos científicos, y desarrollar sus habilidades de simulación propias.

Los objetivos de la asignatura se derivan de los objetivos del curso y han sido diseñados para poder evaluarse. Al final de este curso, los estudiantes deben ser capaces de:

  • Aplicar el pensamiento científico en el análisis de los sistemas y procesos complejos.
  • Comprender los conceptos importantes en el modelado y simulación por ordenador.
  • Modelar la incertidumbre y el azar a través de distribuciones estadísticas.
  • Definir un experimento por ordenador a partir de hipótesis para probarlas.
  • Recoger y modelizar los datos, los errores de estimación en los resultados y analizar los resultados de la simulación.
  • Entender cómo los ordenadores generan números (pseudo-) aleatorios y variables aleatorias.
  • Darse cuenta de las posibilidades de aplicación y las limitaciones de las técnicas de simulación por ordenador.
  • Emplear técnicas estadísticas para la construcción de las declaraciones y conclusiones científicas.
  • Construir, verificar y validar modelos.
  • Entender las principales ideas que se describen en los artículos científicos en la simulación.

Resultados de aprendizaje (Plan MUEI 2024): conocimientos (K), habilidades (S) y competencias (C):

  • K1. Demostrar una comprensión profunda y crítica del carácter y relación de los procesos necesarios para asegurar, gestionar, auditar y certificar la calidad de los desarrollos, sistemas, servicios, aplicaciones y productos informáticos.
  • K6. Dominar los procesos de modelado, diseño, definición de arquitecturas, configuración, mantenimiento y administración tecnológica de aplicaciones, redes, sistemas, servicios y contenidos informáticos.
  • K11. Demostrar un dominio del funcionamiento de los métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.
  • S1. Diseñar productos, servicios, procesos y/o instalaciones en los diferentes ámbitos de la ingeniería informática, cumpliendo las normativas vigentes, asegurando la calidad del servicio, y bajo principios de sostenibilidad y éticos.
  • S5. Comunicar (de forma oral y escrita) las conclusiones -y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • S6. Utilizar el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática.
  • C1. Actuar de forma honesta, ética, sostenible, socialmente responsable y respetuosa con los derechos humanos y la diversidad y la perspectiva de género, tanto en la práctica académica como en la profesional, y diseñar soluciones para mejorar estas prácticas.
  • C2. Integrar tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.
  • C3. Poner en práctica un aprendizaje continuado, autodirigido y autónomo.
  • C4. Realizar, presentar y defender un proyecto integral de Ingeniería en Informática de naturaleza profesional en el que se sinteticen las competencias adquiridas en las enseñanzas.
  • C5. Idear y proponer soluciones originales, a partir de los conocimientos, en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • C6. Resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar conocimientos.

 

Competencias generales, transversales y especificas (Plan MUEI 2015):

  • Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en todos los ámbitos de la ingeniería informática.
  • Capacidad para el modelado matemático, el cálculo y la simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la ingeniería informática.
  • Capacidad para la elaboración, planificación estratégica, dirección, coordinación y gestión técnica y económica de proyectos en todos los ámbitos de la ingeniería informática siguiendo criterios de calidad y medioambientales.
  • Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinarios, con capacidad de integrar estos conocimientos.
  • Capacidad para saber comunicar (de manera oral y escrita) las conclusiones -y los conocimientos y las razones últimas que las sostienen- a públicos especializados y no especializados de una manera clara y sin ambigüedades.
  • Tener habilidades para el aprendizaje continuo, autodirigido y autónomo.
  • Capacidad para comprender y poder aplicar conocimientos avanzados de computación de altas prestaciones y métodos numéricos o computacionales a problemas de ingeniería.

Amunt

1. Simulación: ¿Qué es?, ¿Por qué y cuándo aplicarla?

2. Estructura del Software de Simulación

3. Software de Simulación

4. Los estudios de simulación

5. Modelado Conceptual

6. El desarrollo del modelo conceptual

7. Recogida de Datos y Análisis

8. Codificación del Modelo

9. Obtención de resultados precisos

10. Búsqueda en el espacio de soluciones

11. Ejecución de los modelos de simulación

12. Verificación y Validación y Acreditación

13. La práctica de la simulación

Amunt

Simulation PDF
Simulación con Simio PDF
Simulation with Simio PDF

Amunt

En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.

Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.

Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.

Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, 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 de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

  • Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
  • Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.

Inteligencia artificial en el marco de la evaluación

La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.

Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.

Amunt

La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC.
 

Amunt