1.1.1. Introducción

Las primeras referencias sobre simulación se encuentran hacia el año 1940,

cuando Von Neumann y Ullman trabajaron sobre la simulación del flujo de neutrones

para la construcción de la bomba atómica en el proyecto “Montecarlo”. Desde

entonces se conocían las técnicas de simulación como procesos Montecarlo, aunque

en la actualidad se diferencian ambas cosas, siendo los segundos un tipo particular de

simulación. También se realizó un proceso de simulación para el proyecto APOLLO

dentro del plan espacial de la N.A.S.A, acerca del movimiento dentro de la atmósfera

de la luna.

Actualmente, la simulación es una poderosa técnica para la resolución de

problemas. Sus orígenes están en la teoría de muestreo estadístico y análisis de

sistemas físicos probabilísticas complejos. El aspecto común de ambos es el uso de

números y muestras aleatorias para aproximar soluciones.

Una de las más famosas aplicaciones de muestras aleatorias, ocurre durante la

segunda guerra mundial, cuando la simulación se utilizó para estudiar el flujo de

neutrones dentro del desarrollo de la bomba atómica. Esta investigación era secreta y

le dieron un nombre en código: MonteCarlo. Este nombre se mantiene, y durante

mucho tiempo se usaba para hacer referencia a algunos esfuerzos en simulación. Pero

el término métodos MonteCarlo, se refiere actualmente a una rama de las

matemáticas experimentales que trata con experimentos de números aleatorios,

mientras que el término simulación, o simulación de sistemas, cubre una técnica de

análisis más práctico.

Vamos a ver técnicas que utilizan los computadores para imitar, o simular, el

comportamiento de sistemas del mundo real. Para estudiar científicamente estos

sistemas, a menudo se han de hacer una serie de suposiciones acerca de cómo trabaja

éste. Estas suposiciones que usualmente toman la forma de relaciones matemáticas o

lógicas, constituyen un modelo que va a ser usado para intentar comprender el

comportamiento del sistema correspondiente.

Si las relaciones que componen el modelo son suficientemente simples, es

posible usar métodos matemáticos (tales como álgebra, cálculo o teoría de la

probabilidad) para obtener una información exacta de las cuestiones de interés; a esto

se le llama solución analítica. Sin embargo, la mayoría de los sistemas del mundo real

son demasiado complejos y normalmente los modelos realistas de los mismos, no

pueden evaluarse analíticamente. Lo que se puede hacer es estudiar dichos modelos

mediante simulación. En una simulación se utiliza el ordenador para experimentar con

un modelo numéricamente, de forma que con los resultados obtenidos se haga una

estimación de las características del sistema.

Fuente: Barrera Sanabria, Gareth. Universidad Autónoma de Bucaramanga.

http://fis.unab.edu.co/docentes/gbarrera/Introduccion_Simulacion.pdf