sábado, 26 de octubre de 2013


SISTEMAS DE SEGUNDO ORDEN


Se analiza las diferentes formas de comportamiento generados por los sistemas de segundo orden sencillas con un bucle de retroalimentación que conecta las poblaciones. El orden de un sistema es un de contar el número de acciones en el sistema. Por consiguiente, un sistema de segundo orden es un sistema con dos poblaciones.


Figura 1. Sistemas de Segundo Orden.


Los modelos presentados en este documento se describen cómo interactúan dos amantes. Diferentes personas tienen diferentes personalidades que determinan cómo van a responder a sus socios amar. Algunas personas aman a sus socios más cuanto más a sus parejas les encanta. Consiguen  desanimarse y renunciar si sus parejas no los aman. Otras personas, por otra lado, se molesta si sus amantes que aman demasiado. Ellos se sienten atraídos por personas que no se sienten atraídos por ellos. En este trabajo se igualará a los amantes con diferentes personalidades y observar cómo se desarrollan sus relaciones. Cada pareja estará representada por un conjunto diferente de parámetros en el modelo. Al observar el comportamiento dinámico generado por combinar diferentes personalidades, es decir, mediante la simulación de la modelo con diferentes combinaciones de parámetros, en este trabajo se estudiará el comportamiento de la simple.


Ver desarrollo Aquí!!

Referencia:



viernes, 18 de octubre de 2013


USANDO UNA TARJETA DE CRÉDITO

como ya sabemos que la Dinámica de Sistemas tiene diversas aplicaciones y que está presente en la vida cotidiana; que si la sabemos implementar estaremos seguros que encontraremos respuestas  o soluciones a nuestros problemas, un ejemplo de eso es la descripción del siguiente sistema; en donde pensar en círculos y de manera sistemática se consiguió un modelos que satisfacía  sus interrogantes

Las tarjetas de crédito son emitidas por las compañías de tarjetas de crédito. Tarjeta de crédito de Joe, por ejemplo, fue emitida por "International Express", una compañía de tarjetas de crédito de primer nivel. Cuando Joe hace una compra con su tarjeta de crédito, International Express paga por su compra. Por lo tanto, Joe debe International Express el importe de la compra. El " saldo a pagar " es la cantidad total de dinero que Joe debe International Express. Al final de cada mes, International Express envía Joe una declaración enumerando todas las compras se cargará a su tarjeta durante el mes y el " saldo a pagar " en el mes anterior. El nuevo " saldo a pagar " es la suma de las nuevas compras realizadas este mes, las tasas de interés en el mes anterior Joe el "Saldo por pagar " desde el mes anterior, y " saldo a pagar. " Y luego paga una parte o la totalidad del importe del nuevo la parte no pagada de la actual " saldo a pagar " y los intereses de la parte no pagada del " saldo a pagar " actual se sumará a las compras del mes que viene para dar el próximo mes " saldo a pagar. " Este modelo supone " saldo a pagar. " que International Express inicia el cobro de intereses sobre el importe de la compra en el momento Joe cobra la compra con su tarjeta.






Joe utiliza su tarjeta de crédito por conveniencia, para evitar llevar grandes cantidades de dinero en efectivo. Cuando Joe no tiene dinero para pagar por sus compras, él utiliza su tarjeta de crédito para pagar las compras, la planificación de pagar la factura de la tarjeta de crédito en el futuro. Por lo tanto, para hacer la compra, Joe está usando el dinero que no tiene en la actualidad. Él está tomando un préstamo de International Express y pagar el préstamo en un momento posterior. Por lo tanto, él está usando su ingreso futuro hoy.

Mediante la Dinámica de Sistema se plantea un modelo para ver el comportamiento del sistema Tarjeta de Crédito y ver los resultados.


Simulación Vensim

USANDO UNA TARJETA DE CRÉDITO




Ver en Youtube:  Aquí...

  • Modelo en Vensim




  • Resultados de la Simulación.




Como pudimos apreciar en la simulación anterior,  nos damos cuenta de la aplicabilidad de la Dinámica de Sistemas en todos los ámbitos, permitiendo la comprensión de los problemas desde una óptica de sistema, viendo todo en circulo y así obtener resultados.


Referencias 





jueves, 10 de octubre de 2013

ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

El análisis de sensibilidad es utilizado para determinar qué tan "sensible" es un modelo a los cambios en los parámetros y la estructura de este. Este trabajo solo se centra en la sensibilidad de parámetros. La sensibilidad de parámetros se realiza por lo general como una serie de pruebas en las que el modelador establece diferentes valores de los parámetros para ver cómo el cambio provoca una variación en el comportamiento dinámico del modelo. Porque muestra cómo el comportamiento del modelo responde a las modificaciones en los valores de los parámetros, el análisis de sensibilidad es una herramienta útil en la construcción de modelos, así como se utiliza para la evaluación de este.




El análisis de sensibilidad ayuda a construir la confianza en el modelo mediante el estudio de las incertidumbres que a menudo se asocian con parámetros en modelos. Muchos de los parámetros en modelos de dinámica de sistemas representan cantidades que son muy difíciles o incluso imposibles de medir gran precisión. Además, algunos valores de estos puede cambiar en el mundo real. Por lo tanto, para la construcción de un modelo de dinámica de sistemas, el modelador es por lo general al menos está seguro de los valores de los parámetros que elige y debe utilizar.


El análisis de sensibilidad le permite determinar el nivel necesario de precisión para un parámetro sea lo suficientemente útil. Si las pruebas revelan que el modelo es insensible, entonces puede ser posible utilizar una estimación en vez de un valor con una mayor precisión. El análisis de sensibilidad también puede indicar que los valores de los parámetros son razonables usar en el modelo. Si el modelo se comporta como se espera de mundo real, se da una indicación de que los valores de los parámetros reflejan, al menos en parte. Las pruebas de sensibilidad ayudan al modelador para entender la dinámica de un sistema.

jueves, 3 de octubre de 2013


ERRORES Y MALENTENDIDOS: ANÁLISIS DIMENSIONAL INCOHERENCIA 
PREPARADO PARA EL MIT DINÁMICA DEL SISTEMA PROYECTO DE EDUCACIÓN BAJO LA SUPERVISIÓN DEL DR. JAY W. FORRESTER



A lo largo de este tiempo hemos compartido que la Dinámica de Sistemas tiene diversas aplicaciones y que está presente en la vida cotidiana; que si la sabemos implementar estaremos seguros que encontraremos respuestas  o soluciones a nuestros problemas, un ejemplo de eso es la descripción del siguiente sistema; en donde pensar en círculos y de manera sistemática se consiguió un modelos que satisfacía  sus interrogantes.


EL SISTEMA

Consideremos un sistema físico familiar, el horno con termostato en una casa. La mecánica de este sistema es simple; el horno enciende o apaga dependiendo de la temperatura dentro de la casa. Vamos a suponer que el termostato está ajustado a 75° F. El horno permanece apagado mientras la temperatura en la casa se mantenga por encima de 75° F. Cuando calor escapa de la casa a través de ventanas, paredes y puertas, en la casa la temperatura cae por debajo de 75° F, y se enciende el horno. Después de un tiempo, la temperatura alcanza los 75° F otra vez, luego el horno se apaga hasta que reactivaron otra caída de temperatura. En resumen, la diferencia entre la temperatura dentro de la casa y la temperatura ajustada en el termostato representa una diferencia de temperatura que controla si el horno está encendido o apagado.


  • PRIMER MODELO TENTATIVO DEL SISTEMA


Figura 1: Modelo de un horno controlado por termostato en una casa


En el primer modelo se evidencio que se había cometido un error, debido a que las unidades para el stock no son coherentes con las unidades del flujo. Teniendo en cuenta que una acción es algo que se acumula con el tiempo, y los flujos dentro y fuera de las acciones se definen en stock unidades por hora. Usando la temperatura de la casa como un stock y producción de calor como una afluencia es incorrecto. Producción de calor debe fluir en un BTU o las calorías, no grados y por tanto se tendría que realizar una conversión, la cual no sería coherente; para resolver este inconveniente se realizaron unos experimentos tales como:

  • Primero el que muestra la diferencia de hervir una pulgada y cuatro pulgadas de agua, que a mayor cantidad de agua se toma más tiempo, pero, no más temperatura porque el agua siempre hierve a las 100°C.
  • Y el segundo pensando de manera Sistemática,  Tomar dos calentadores eléctricos, el de un almacén grande y el de un cuarto pequeño e intercambiarlos, en pocas horas es notable el cambio, el cuarto pequeño estará mucho más caliente que el almacén por el volumen, es claro que el calentador no aporta grados si no calor, si fuese así, estarían ambos lugares igual de caliente.

Obteniendo los resultados se observa, que no se puede cambiar la temperatura adicionando grados; pero, lo que si se podía hacer era añadir calor, el cual cambiaría la temperatura y el  stock debería ser calor, ya que es la acción que podemos añadir o quitar y si es acumulativa.


  • SEGUNDO MODELO
El cambio al modelo define la situación física más con exactitud. El horno produce el calor, que llena la casa del calor. Por cambiando la cantidad de calor en la casa, uno puede cambiar la temperatura en la casa. Entonces uno puede calcular la temperatura de la casa del calor total en la casa que usa el factor 2 de conversión el hueco de temperaturas conduce la producción de calor, tal como descrito para el modelo en la Figura 1.

En la Figura 2 es la formulación corregida del modelo de horno controlado por termostato, con la información dada hasta ahora.


Figura 2. Modelo corregido de un horno controlado por termostato en una casa
  • MODELO EN VENSIM: Figura 2.



Modelo corregido de un horno controlado por termostato en una casa


Resultados de la Simulación



Gráfica 1. Resultados de la Simulación.

Luego de ver el resultado de la simulación en la gráfica, se puede observar que la temperatura inicial es un poco más alta a la temperatura objetivo y el horno se encuentra apagado, sin embargo al detectar que la temperatura es un poco más baja a 75°F, se enciende aumentando la temperatura de la habitación hasta los 75°F donde se apaga nuevamente y se repite de forma periódica este comportamiento generando un ciclo, que es lo que se espera que haga el termostato. 

jueves, 26 de septiembre de 2013


DINÁMICA DE SISTEMAS EN LA FÍSICA

ESTRUCTURAS GENÉRICAS EN SISTEMAS OSCILANTES I

¿En que se parece un problema de física a un problema de administración?

Este interrogante se podría contestar teniendo siempre presente a la Dinámica de Sistemas y el pensar el círculos; lo cual como ya sabemos nos ayuda a ver soluciones a nuestros problemas. 

Como por ejemplo, el caso de Roberto, Ana, y Sam se encuentran para la cena después de un día difícil en el trabajo. Roberto, un profesor de física de instituto, les dice sobre su dificultad en la explicación del problema de péndulo a su clase. Ana, una directora de fábrica, ella habla de sus problemas en la regulación de su inventario y los inconvenientes que posee con los trabajadores de la fabrica.


Sam, el amigo, escucha a ambas historias. Sobre la superficie, ambos problemas parecen diferenciarse drásticamente. ¿Lo que las semejanzas allí podrían estar entre la física y fabricando? Sin embargo, como Sam escuchó más estrechamente, él comenzó a notar semejanzas en el comportamiento de los dos argumentos. Ambos parecen tener el comportamiento fluctuante. Sam recordó los principios de dinámica de sistema que él aprendió en el colegio. Formando un modelo simple mental, él imaginó una estructura de dos niveles que podría conducir el uno o el otro ejemplo.

Y esos modelos se detallaran a continuación Ver Aquí!!

jueves, 19 de septiembre de 2013



JUEGO DE LA CERVEZA
DEMORA (Delay)


En la Escuela de Administración Sloan del MIT (Instituto Tecnológico de  Massachussets situado en Cambridge, EEUU) la cual es una de las principales  instituciones dedicadas a la docencia y a la investigación, especialmente en ciencia,  ingeniería y economía que además cuenta con numerosos premios Nóbel entre sus  profesores y antiguos alumnos, se ideo durante los años 60, el denominado “Juego de la  Cerveza” que es una simplificación de la realidad a fin de poder aislar problemas o difusiones que se suelen presentar en situaciones reales. El experimento pretende  demostrar que los problemas se originan en las bases del pensamiento y en la interacción más que en las estructuras internas y políticas de las organizaciones.

El juego de la Cerveza nos sumerge en un tipo de organización basado en un sistema de producción y distribución de una marca de cerveza.





Este juego recrea una cadena de suministro de cerveza donde se distinguen cuatro posiciones: El minorista, el mayorista, el distribuidor y la fábrica. Cada una de las posiciones tiene un inventario de cerveza, hace pedidos y despacha embarques de  cerveza al sector superior e inferior de la cadena, respectivamente, tal como se observa en la figura.




Figura. Cadena de suministro del Juego de la Cerveza. La línea punteada representa el paso de información (órdenes de pedido) y la línea continua el paso de material  (embarques de cerveza). Cada una de las posiciones está en absoluta libertad de tomar cualquier decisión  que considere prudente y la única meta del juego es administrar el puesto de tal modo  que se minimicen los costos totales del equipo.

Como ocurre en muchos Juegos, el desarrollo de una sesión se puede narrar en  forma de historia. Hay tres personajes principales: un minorista, un mayorista y el  director de marketing de una fábrica de cerveza, omitiendo al distribuidor para  simplificar la historia, la que se cuenta desde el punto de vista de cada uno de los  jugadores.


Ver Desarrollo del Taller



También doy un link donde se puede leer sobre el juego de la cerveza:


Diapositivas para ampliar el concepto de demora (delay) que se puede leer en :

También he realizado un vídeo para explicar la idea del juego:




viernes, 13 de septiembre de 2013



REPRESENTACIÓN EN DINÁMICA DE SISTEMAS DE PROBLEMAS COMO EL TERRORISMO CON REALIMENTACIÓN NEGATIVA Y POSITIVA




Los atentados del 11 de septiembre de 2001 (comúnmente denominados con el numerónimo 11-S en España y Latinoamérica; 9/11 en el mundo anglosajón) fueron una serie de atentados terroristas suicidas cometidos aquel día en los Estados Unidos por miembros de la red yihadistaAl Qaeda mediante el secuestro de aviones de línea para ser impactados contra varios objetivos y que causaron la muerte a cerca de 3.000 personas y heridas a otras 6.000, así como la destrucción del entorno del World Trade Center en Nueva York y graves daños en el Pentágono, en el Estado de Virginia, siendo el episodio que precedería a la guerra de Afganistán y a la adopción por el Gobierno estadounidense y sus aliados de la política denominada de Guerra contra el terrorismo.





Los atentados fueron cometidos por diecinueve miembros de la red yihadista Al-Qaida, divididos en cuatro grupos de secuestradores, cada uno de ellos con un terrorista piloto que se encargaría de pilotar el avión una vez ya reducida la tripulación de la cabina. Los aviones de los vuelos 11 de American Airlines y 175 de United Airlines fueron los primeros en ser secuestrados, siendo ambos estrellados contra las dos torres gemelas del World Trade Center, el primero contra la torre Norte y el segundo poco después contra la Sur, provocando que ambos rascacielos se derrumbaran en las dos horas siguientes.






 El tercer avión secuestrado pertenecía al vuelo 77 de American Airlines y fue empleado para ser impactado contra una de las fachadas del Pentágono, en Virginia. El cuarto avión, perteneciente al vuelo 93 de United Airlines, no alcanzó ningún objetivo al resultar estrellado en campo abierto, cerca de Shanksville, en Pensilvania, tras perder el control en cabina como consecuencia del enfrentamiento de los pasajeros y tripulantes con el comando terrorista.
Los atentados causaron más de 6.000 heridos, la muerte de 2.973 personas y la desaparición de otras 24, resultando muertos igualmente los 19 terroristas.

Los atentados, que fueron condenados inmediatamente como horrendos ataques terroristas por el Consejo de Seguridad de Naciones Unidas, se caracterizaron por el empleo de aviones comerciales como armamento, provocando una reacción de temor generalizado en todo el mundo y particularmente en los países occidentales, que alteró desde entonces las políticas internacionales de seguridad aérea.


Ver Desarrollo del Taller



Descargar Software ITHINK

jueves, 5 de septiembre de 2013


REPRESENTACIÓN DE FENÓMENOS DE REALIMENTACIÓN NEGATIVA Y REALIMENTACIÓN POSITIVA



Realimentación Negativa 


Estos sistemas se caracterizan por tener un comportamiento determinado por un objetivo. Los sistemas de realimentación negativa también son llamados sistemas autorreguladores y homeostáticos. En su comportamiento está implícito la definición de un objetivo, el cual se determina externamente, por lo tanto, es una variable exógena.



El nivel es el objeto de control que representa la acumulación de todas las acciones pasadas, además este solo puede ser variado por medio del flujo. 




Realimentación Positiva


La retroalimentación positiva o realimentación positiva es uno de los mecanismos de retroalimentación por el cual los efectos o salidas de un sistema causan efectos acumulativos a la entrada, tal como el caso de un crecimiento desmedido en la población.




Para que estos conceptos nos queden más claro y su aplicación, procedemos a desarrollar unos ejemplos de eventos que suceden a diario como el llenado de un tanque con agua, el vuelo de un avión o simplemente un préstamo a una persona; todo esto se podrá observar en el siguiente taller en el cual se representa los fenómenos de realimentación negativa de primer orden, realimentación negativa de segundo orden, realimentación positiva; además de la simulación en la herramienta Vensim para comparar los resultados.


Referencia:


jueves, 29 de agosto de 2013


LA DINÁMICA DE SISTEMAS EN EL PROYECTO EDUCATIVO


Como estudiantes de Dinámicas de Sistemas es importante saber las herramientas con que contamos para empezar a simular o hacer modelos de sistemas simples utilizando un software.

En el Road Maps Dos se ve ampliamente el concepto de los bucles de realimentación introducidos en el Road Maps Uno, a través de los ejercicios de Diagramas Causales. También se explican los conceptos de niveles y flujos, así como la relación entre los Diagramas Causales con los niveles y los flujos.

Los Diagramas Causales son una buena forma de entender los bucles de realimentación y las relaciones causales entre los integrantes de un sistema, pero como se verá más adelante, sólo son una de las muchas herramientas necesarias para entender los sistemas.

Los niveles suponen la acumulación en el tiempo de una cierta magnitud. Son las variables de estado del sistema, en cuanto que los valores que toman determinan la situación en la que se encuentra el mismo.

Los flujos expresan de manera explícita la variación por unidad de tiempo de los niveles. No es siempre inmediato decidir cuál de los tres tipos será el apropiado para representar a un elemento determinado del sistema real en estudio. Pensar en un cierto nivel de agua y en un grifo que lo abastece es una buena metáfora para mejor comprender los significados respectivos de estos dos tipos de variable.

Las variables auxiliares son, como su nombre indica, variables de ayuda en el modelo. Su papel auxiliar consiste en colaborar en la definición de las variables de flujo y en documentar el modelo haciéndolo más comprensible.

Es importante en la creación de modelos, porque nos previene de asumir sin más que un elemento en concreto de un sistema es un nivel o un flujo sólo al ver sus unidades de medición.

De igual forma, es importante escribir las instrucciones en la construcción de sistemas de un sólo nivel, entrar a las ecuaciones y ejecutar el modelo.

Unos de las herramientas en donde podemos realizar las simulaciones en la herramienta Vensim.


HERRAMIENTA VENSIM





Vensim es una herramienta visual de modelaje que permite conceptualizar, documentar, simular, analizar y optimizar modelos de dinámica de sistemas. Vensim provee una forma simple y flexible de construir modelos de simulación, sean lazos causales o diagramas de stock y de flujo.

 Mediante la conexión de palabras con flechas, las relaciones entre las variables del sistema son ingresadas y registradas como conexiones causales. Esta información es usada por el Editor de Ecuaciones para ayudarlo a completar su modelo de simulación. Podrá analizar su modelo siguiendo el proceso de construcción, mirando las causas y el uso de las variables y también siguiendo los lazos relacionados con una variable. Cuando construye un modelo que puede ser simulado, Vensim le permite explorar el comportamiento del modelo.





Algunas características de Vensim:

  • Vensim permite identificar los distintos elementos del modelo con nombres de hasta 250 caracteres, incluyendo tantos espacios en blanco, es decir, divisiones de palabras, como se desee. 
  • Permite introducir datos directamente o en forma de tablas e interpola los datos conocidos cuando se omiten los valores de alguna(s) observación(es).                                 
  • El modelador podrá realizar simulaciones con los datos de partida del modelo empleando la opción simulate del menú desplegable Model.  Seleccionando la opción adecuada también podrá realizar simulaciones alternativas modificando el valor de los parámetros o valores de cuadros o tablas del modelo.
  • El menú vertical de iconos permite realizar con la máxima facilidad operaciones muy convenientes


SIMULACIÓN VENSIM
El sistema Depredador -Presa.
 (Sobrepasamiento y oscilación).


El sistema depredador - presa es un clásico en la simulación de sistemas, fue el primer modelo ecológico simulado gracias a las ecuaciones de Lotka y Volterra y del que el ejemplo de las liebres y los linces constituye la referencia real más conocida.

La liebre constituye casi el único recurso de los linces, a la vez que éstos son, prácticamente, sus únicos depredadores. De esta manera, se establece una fuerte dependencia entre unos y otros.





Las ecuaciones de Lotka y Volterra reproducen este comportamiento oscilante, que se puede simular con Vensim de forma relativamente fácil. Existen varios modelos construidos con diferentes variables que "funcionan", es decir que son capaces de reproducir estas oscilaciones periódicas. Vamos a trabajar con alguno de ellos.

El siguiente modelo se basa en las ecuaciones de Lotka y Volterra y es uno de los más simples:


Para realizar la simulación debemos tener en cuenta  las ecuaciones y variables. Para poder reproducirlo y así ver el modelo.


  •   Nacimiento de presas: Presas*T Natalidad
  •  Presas: Nacimiento Presas-Captura Presas
  •  Captura Presas: Presas*Eficiencia de Captura*Depredadores
  •  T Natalidad: 1.2
  •  Eficiencia de Captura: 0.6
  • Nac Depredadores: Depredadores*Relacion Presas nuevosDepredadores*Presas
  • Depredadores: Nac Depredadores-Muerte Depredadores
  • Muerte Depredadores: Depredadores*T Mortalidad
  • T Mortalidad: 0.8
  •  Relacion Presas nuevos Depredadores: 0.3



SIMULACIÓN VENSIM





Después de realizar la simulación nos queda  el modelo de la siguiente manera:




Resultados:

Para los depredadores tenemos:



Para las presas tenemos:



Como pudimos apreciar en la simulación anterior,  nos damos cuenta de la aplicabilidad de la Dinámica de Sistemas en todos los ámbitos, permitiendo la comprensión de los problemas desde una óptica de sistema, viendo todo en círculo y así obtener resultados.



Podemos descargar el software en Vensim: