Procesos dinámicos
Las simulaciones sirven para estudiar procesos dinámicos. Se utilizan cuando experimentar con procesos reales resulta demasiado caro, demasiado arriesgado o demasiado complicado y laborioso. Por eso, para una simulación se diseña un modelo con el que se puedan realizar análisis lo más significativos posible.
En la industria, esta técnica se utiliza, por ejemplo, para estudiar sin peligro procesos químicos arriesgados, formar pilotos de forma económica u optimizar procesos de producción, como en la fabricación de vehículos.
Tipos de modelos
Para la simulación existe una serie de tipos de modelos muy diversos. Su denominación depende del método de estudio, de las transiciones de estado y del medio de representación de la simulación.
Según B. Page, se distingue entre modelos analíticos y modelos de simulación.
El primero representa los procesos mediante sistemas de ecuaciones matemáticas. Esto se utiliza, por ejemplo, para hacer predicciones sobre el comportamiento de la economía de mercado. «Los estudios analíticos están limitados ... por restricciones matemáticas a sistemas de complejidad relativamente baja». Estas limitaciones se deben al gran tiempo necesario para calcular sistemas de ecuaciones de orden superior.
En cambio, el modelo de simulación se aproxima a una solución paso a paso, lo que tiene la ventaja de que durante todo el proceso existe la posibilidad de intervenir en la simulación y manipularla.
Las soluciones intermedias también se denominan estados, con lo que llegamos al siguiente criterio de distinción: las transiciones de estado. En los modelos dinámicos se distingue, por un lado, entre cambios de estado continuos y discretos y, por otro, entre deterministas y estocásticos.
Transiciones de estado
Los modelos con transiciones de estado continuas son, por ejemplo, los modelos de simulación físicos. En ellos, un estado pasa de forma fluida al otro, lo que es característico de los modelos analógicos. Los cambios de estado discretos (separados) se producen en las simulaciones digitales. Si se quieren simular digitalmente modelos continuos, es necesaria una discretización. Esta puede realizarse mediante la transformación de ecuaciones diferenciales.
Los cambios de estado se producen por diversos eventos. Si estos eventos no pueden especificarse con claridad, como sí ocurre en los cambios de estado deterministas, se recurre a cálculos de probabilidad para determinarlos. En ese caso se habla de modelos de simulación estocásticos, que se utilizan, por ejemplo, para la predicción meteorológica.
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