UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN A LA SIMULACION 1.1 DEFINICIONES E IMPORTANCIA DE LA SIMULACIÓN

UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN A LA SIMULACION
1.1 DEFINICIONES E IMPORTANCIA DE LA SIMULACIÓN

Introducción a la simulación en la ingeniería

Con la llegada de las computadoras una de las mas importantes herramientas para analizar el diseño y operación de sistemas o procesos complejos es la simulación.

Aunque la construcción de modelos arranca desde el renacimiento, el uso moderno de la palabra simulación data de 1940, cuando los científicos Von Neuman y Ulam que trabajaban en el proyecto Monte Carlos, durante la segunda guerra mundial, resolvieron problemas de reacciones nucleares cuya solución experimental seria muy cara y el análisis matemático demasiado complicado.


Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo.


Importancia de la simulación en la Ingeniería.


A través de un estudio de simulación, se puede estudiar el efecto de cambios internos y externos del sistema, al hacer alteraciones en el modelo del sistema y observando los efectos de esas alteraciones en el comportamiento del sistema.

Una observación detallada del sistema que se está simulando puede conducir a un mejor entendimiento del sistema y por consiguiente a sugerir estrategias que mejoren la operación.

La simulación de sistemas complejos puede ayudar a entender mejor la operación del sistema, a detectar las variables más importantes que interactúan en el sistema y a entender mejor las interrelaciones entre estas variables.

La técnica de simulación puede ser utilizada para experimentar con nuevas situaciones, sobre las cuales tiene poca o ninguna información. A través de esta experimentación se puede anticipar mejor a posibles resultados no previstos.

Cuando nuevos elementos son introducidos en un sistema, la simulación puede ser usada para anticipar cuellos de botella o algún otro problema que puede surgir en el comportamiento del sistema.

Aplicaciones de la Simulación
Las áreas de aplicación de la simulación son muy amplias, numerosas y diversas, basta mencionar sólo algunas de ellas: Análisis del impacto ambiental causado por diversas fuentes Análisis y diseño de sistemas de manufactura. Análisis y diseño de sistemas de comunicaciones. Análisis de grandes equipos de cómputo. Análisis de un departamento dentro de una fábrica. Adiestramiento de operadores. Análisis financiero de sistemas económicos. Evaluación de sistemas tácticos o de defensa militar.




1.2 CONCEPTOS BÁSICOS DE LA SIMULACIÓN

¿Qué es simulación?

Aunque la mayoría de la gente tiene una ligera idea de lo que es la simulación, existe mucha confusión de términos y conceptos que se aclararán en esta etapa. Por ejemplo, podemos pensar en los juegos de niños donde actúan como si fuesen vaqueros (cowboys) en un pueblo del Oeste Americano de hace un siglo. Pero esta intuición a menudo no se corresponde con la definición formal de simulación. Lo que usualmente sí se tiene claro es que cada vez resulta más importante en el mundo de la ciencia y la tecnología, la economía, las ciencias sociales, etc. 

El Modelo

Mientras que en simulación fuera del ordenador se requiere montar una réplica física de lo que se quiere estudiar, lo que se conoce por maqueta, en simulaciones por ordenador es necesario definir un modelo a partir de reglas matemáticas y/o lógicas.
Un modelo de simulación adquiere importancia y significado en virtud de su similitud con un fenómeno de interés determinado. La similitud del modelo respecto al fenómeno de origen se clasifica en los siguientes tipos:

Similitud Física: este es el tipo de similitud que más se asocia cuando se habla de simulación en general y concretamente en realidad virtual aplicada a la simulación, aunque no por esto es más importante que los otros tipos. Este tipo comprende diversas componentes de similitud que pueden ser o no importantes en cada caso: visual, sonora, mecánica, química, táctil, etc.

Similitud Probabilística: este tipo proviene del comportamiento del fenómeno de origen. La disciplina de la estadística conocida por análisis de probabilidad se encarga de estudiar la probabilidad con que un fenómeno tiende a manifestarse. Por lo tanto, la similitud probabilística hace referencia a las propiedades funcionales del fenómeno de estudio.

Similitud Conceptual: esta similitud hace referencia a las estructuras internas del fenómeno de estudio y a como están organizadas. Por esta razón, se pueden definir la siguientes propiedades de la similitud conceptual: asociativa, por analogía, estructural, etc.

La simulación, por lo general, intenta responder la pregunta:



Que se puede aplicar cuando no es práctico experimentar con el sistema real en su entorno natural, ya sea por cuestiones de seguridad, de tamaño, de tiempo, etc.
Que la simulación es el único medio que permite investigar las características de diseño de un sistema determinado, es decir, que permite descomponerlo y analizarlo por partes. Por lo tanto fuerza la especificación detallada del sistema y en consecuencia del problema.
Que se puede aplicar cuando no existen técnicas matemáticas o analíticas para el problema tratado. Debido a esto se experimentan nuevas técnicas, algoritmos, etc.
Que se puede aplicar cuando se ha de evaluar un sistema utilizando medidas estadísticas.
Que se puede aplicar cuando es necesario simular un período de tiempo muy largo de forma comprimida, o viceversa.
Que permite detectar problemas no previstos debido al análisis que se realiza del funcionamiento del modelo.

Existen diversas clasificaciones de modelos según el enfoque deseado:

Clasificación Formal de modelos (WHICKER, SIGELMAN, 1991):

Modelos Físicos: Son aquellos que pretenden ser una réplica física del sistema estudiado. Por ejemplo: un túnel de viento, el cual puede ser construido tanto físicamente como mediante una aplicación de realidad virtual. En los dos casos, son un modelo de un mismo fenómeno de estudio; concretamente la dinámica de fluidos del aire.

Modelos Esquemáticos: Son aquellos que presentan ciertas características del sistema. Por ejemplo: el plano de un edificio, donde se está perdiendo cierta información volumétrica, de materiales, etc., pero en cambio nos aporta una información de organización espacial.

Modelos Simbólicos: Son aquellos que codifican mediante algún lenguaje matemático o informático las características del sistema. Por ejemplo, unas fórmulas de comportamiento económico, donde el fenómeno de origen no tiene unas propiedades físicas, sino que es fruto de una organización social.



1.3 Metodología de la simulación.
Definicion del sistema
Para tener una definicion exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un analisis preliminar de este, con el fin de determinar la interaccion con otros sistemas, las restricciones del sistema, las variables que interactuan dentro del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esprean obtener del estudio.
Formulacion del modelo
Una vez definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, se define y construye el modelo con el cual se obtendran los resultados deseados. En la formulacion del modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de el, sus relaciones logicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa el modelo.
Coleccion de datos
Es importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.

Implementacion del modelo con la computadora
Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algun lenguaje como el fortran,lisp,etc..., o se utiliza algun paquete como Vensim,Stella e iThink, GPSS,Simula,Simscript,Rockwell Arena, etc..., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseados.

Validacion
A traves de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulacion del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas mas comunes de validar un modelo son:
La opinion de expertos sobre los resultados de la simulacion.
La exactitud con que se predicen datos historicos.
La exactitud en la prediccion del futuro.
La comprobacion de falla del modelo de simulacion al utilizar datos que hacen fallar al sistema real.
La aceptacion y confianza en el modelo de la persona que hara uso de los resultados que arroje el experimento de simulacion.

Experimentacion
Se realiza despues de que el modelo haya sido validado, consiste en generar los datos deseados y en realizar un analisis de sensibilidad de los indices requeridos.

Interpretacion
Se interpretan los resultados que arroja la simulacion y con base a esto se toma una decision. Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulacion ayuda a soportar decisiones del tipo semi-estructurado.

Documentacion
Dos tipos de documentacion son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulacion. La primera se refiere a la documentacion del tipo tecnico y la segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interaccion y el uso del modelo desarrollado



1.4 MODELOS Y CONTROL


Los objetivos que se persiguen al estudiar uno o varios fenómenos en función de un sistema son aprender cómo cambian los estados, predecir el cambio y controlarlo, todo sistema consta de 3 características; Tienen fronteras, existe dentro de un medio ambiente y tiene subsistemas, el medio ambiente es el conjunto de circunstancias dentro de las cuales esta una situación problemática, mientras que las fronteras distinguen las entidades dentro de un sistema de las entidades que constituyen su medio ambiente.


Modelos de simulación
La experimentación puede ser un trabajo de campo o de laboratorio. El modelo de método usado para la simulación seria teórico, conceptual o sistémico.
Después de confirmar la hipótesis podemos ya diseñar un teorema. Finalmente si este es admitido puede convertirse en una teoría o en una ley.

Modelo teórico
El 'modelo teórico' debe contener los elementos que se precisen para la simulación. Un ejemplo con trabajo de laboratorio es un programa de estadística con ordenador que genere números aleatorios y que contenga los estadísticos de la media y sus diferentes versiones : cuadrática- aritmética-geométrica-armónica. Además debe ser capaz de determinar la normalidad en términos de probabilidad de las series generadas. La hipótesis de trabajo es que la media y sus versiones también determinan la normalidad de las series. Es un trabajo experimental de laboratorio. Si es cierta la hipótesis podemos establecer la secuencia teorema, teoría, ley. Es el modelo principal de todo una investigación científica, gracias a ello podemos definir o concluir la hipótesis, las predicciones, etc.

Modelo conceptual
El modelo conceptual desea establecer por un cuestionario y con trabajo de campo, la importancia de la discriminación o rechazo en una colectividad y hacerlo por medio de un cuestionario en forma de una simulación con una escala de actitud. Después de ver si la población es representativa o adecuada, ahora la simulación es la aplicación del cuestionario y el modelo es el cuestionario para confirmar o rechazar la hipótesis de si existe discriminación en la población y hacia que grupo de personas y en que cuestiones. Gran parte de las simulaciones son de este tipo con modelos conceptuales.
Modelo Sistémico
El modelo sistémico se construye utilizando como metodología la Dinámica de sistemas. Se simula el sistema social en una de sus representaciones totales. El análisis de sistemas es una representación total. Un plan de desarrollo en el segmento de transportes con un modelo de ecología humana, por ejemplo. El énfasis en la teoría general de sistemas es lo adecuado en este tipo de simulaciones. Este método, que es para un Sistema complejo, es sumamente abstracto, no se limita a la descripción del sistema, sino que debe incluir en la simulación las entradas y salidas de energía y procesos de homeostasis, autopoiesis y retroalimentación

El concepto de sistema en general esta sustentado sibre el hecho de que ningun sistema puede existir aislado completamente y siempre tendra factores externos que lo rodean y pueden afectarlo.
Los objetivos que se persiguen al estudiar uno o varios fenomenos en funcion de un sistema son aprender como cambian los estados, predecir el cambio y controlarlo, todo sistema consta de 3 caracteristicas; Tienen fronteras, existe dentro de un medio ambiente y tiene subsistemas, el medio ambiente es el conjunto de circunstancias dentro de las cuales esta una situacion problematica, mientras que las fronteras distinguen las entidades dentro de un sistema de las entidades que constituyen su medio ambiente.
Conceptos Basicos de Sistemas
Entidad: "Una entidad es algo que tiene realidad fisica u objetiva y distincion de ser o de carácter".
Las entidades tienen ciertas propiedades que los distinguen a unas de otras.
Relacion:"Relacion es la manera en la cual dos o mas entidades dependen entre si". Relacion es la union que hay entre las propiedades de una o mas entidades; por consiguiente, el cambio en alguna propiedad de una entidad ocasiona un cambio en una propiedad de otra entidad.
Estructura: Es un conjunto de relaciones entre las entidades en la que cada entidad tienen una posicion, en relacion a las otras, dentro del sistema como un todo.
Estado:El estado de un sistea en un momento del tiempo es el conjunto de propiedades relevantes que el sistema tiene en este momento.Cuando se habla del estado de un sistema, entiende los valores de los atributos de sus entidades.Analizar un sistema supone estudiar sus cambios de estado conforme transcurre el tiempo. 
Modelacion de sistemas
Puede ser una representacion formal de la teoria o una explicacion formal de la observacion empirica, a menudo es una combinacion de ambas. Los propositos de usar un modelo son los siguientes:
Hace posible que un investigador organice sus conocimientos teoricos y sus observaciones empiricas sobre un sistema y deduzca las consecuencias logicas de esta organizacion.
Favorece una mejor comprension del sistema.
Acelera analisis.
Constituye un sistema de referencia para probar la aceptacion de las modificaciones del sistema.
Es mas facil de manipular que el sistema mismo.
Hace posible controlar mas fuentes de variacion que lo que permitiria el estudio directo de un sistema.
Suele ser menos costoso.
Al analizar un sistema podemos observar, que al cambiar un aspecto del mismo, se producen cambios o alteraciones en otros. Es en estos casos en los que la simulacion, representa una buena alternativa para analizar el diseño y operacion de complejos procesos o sistemas.

La modelacion de sistemas es una metodologia aplicada y experimental que pretende:
Describir el comportamiento de sistemas.
Hipotesis que expliquen el comportamiento de situaciones problematicas.
Predecir un comportamiento futuro, es decir, los efectos que se produciran mediante cambios en el sistema o en su metodo de operacion.
Un modelo se utiliza como ayuda para el pensamiento al organizar y clasificar conceptos confusos e inconsistentes. Al realizar un analisis de sistemas, se crea un modelo del sistema que muestre las entidades, las interrelaciones, etc. La adecuada construccion de un modelo ayuda a organizar, evaluar y examinar la validez de pensamientos.



1.5 ESTRUCTURA Y ETAPAS DEL ESTUDIO DE LA

 SIMULACIÓN

Tipos de simulaciones
En este punto, en que ya se ha definido lo que se entiende por modelo y por simulación, se pasará a ver qué tipos generales de simulación se definen habitualmente:

Persona - Persona: Simulaciones de tipo social en las que se estudian las reacciones de personas o colectivos. Por ejemplo: entrenamiento de entrevistas de trabajo. Se sitúa a dos personas en los papeles de entrevistador y entrevistado y después de actuar durante un período de tiempo, se intercambian los papeles para poder entender los procesos inversos.


Tipos de simulaciones por ordenador

Tal y como se ha expuesto ya, las simulaciones por ordenador son simulaciones en las que no interviene la interacción de una persona. Así pues, estos procesos en los que se definen unos datos iniciales (el estado inicial) y a partir de unos algoritmos se les hace evolucionar durante un tiempo determinado, se pueden clasificar en tres tipos principales (MCHANEY, 1991):

Tipo Monte Carlo: En estas, en realidad no interviene el tiempo y se basan en la aleatoriedad y la probabilidad. 

Simulaciones Continuas: Sistemas modelados por ecuaciones diferenciales o algebraicas que dependen del paso del tiempo de forma continua. 

Por Eventos discretos: Se caracterizan por el paso de bloques de tiempo en los que se considera que "no pasa nada" y donde se puntúan eventos que cambian el estado del sistema. Sobre todo se basan en teoría de colas. 

Para tener una definición exacta del sistema que se desea simular, es necesario hacer primeramente un análisis preliminar de este, con el fin de determinar la interacción con otros sistemas, las restricciones del sistema, las variables que interactuan dentro del sistema y sus interrelaciones, las medidas de efectividad que se van a utilizar para definir y estudiar el sistema y los resultados que se esperan obtener del estudio.


Una vez definidos con exactitud los resultados que se esperan obtener del estudio, se define y construye el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. En la formulación del modelo es necesario definir todas las variables que forman parte de el, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa el modelo.


Es importante que se definan con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.


Con el modelo definido, el siguiente paso es decidir si se utiliza algun lenguaje como el fortran,lisp,etc..., o se utiliza algun paquete como Vensim,Stella e iThink,GPSS,Simula,Simscript,Rockwell Arena, etc..., para procesarlo en la computadora y obtener los resultados deseados.


A través de esta etapa es posible detallar deficiencias en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas mas comunes de validar un modelo son:


Se realiza después de que el modelo haya sido validado, consiste en generar los datos deseados y en realizar un análisis de sensibilidad de los indices requeridos.


Se interpretan los resultados que arroja la simulación y con base a esto se toma una decisión Es obvio que los resultados que se obtienen de un estudio de simulación ayuda a soportar decisiones del tipo semi-estructurado.


Dos tipos de documentación son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación La primera se refiere a la documentación del tipo técnico y la segunda se refiere al manual del usuario, con el cual se facilita la interacción y el uso del modelo desarrollado.
El concepto de sistema en general está sustentado sobre el hecho de que ningún sistema puede existir aislado completamente y siempre tendrá factores externos que lo rodean y pueden afectarlo.


Conceptos Básicos de Sistemas

Entidad: "Una entidad es algo que tiene realidad física u objetiva y distinción de ser o de carácter".
Las entidades tienen ciertas propiedades que los distinguen a unas de otras.
Relación:"Relación es la manera en la cual dos o más entidades dependen entre sí". Relación es la unión que hay entre las propiedades de una o más entidades; por consiguiente, el cambio en alguna propiedad de una entidad ocasiona un cambio en una propiedad de otra entidad.
Estructura: Es un conjunto de relaciones entre las entidades en la que cada entidad tienen una posición, en relación a las otras, dentro del sistema como un todo.
Estado: El estado de un sistema en un momento del tiempo es el conjunto de propiedades relevantes que el sistema tiene en este momento. Cuando se habla del estado de un sistema, entiende los valores de los atributos de sus entidades. Analizar un sistema supone estudiar sus cambios de estado conforme transcurre el tiempo. 
Moderación de sistemas
Puede ser una representación formal de la teoría o una explicación formal de la observación empírica, a menudo es una combinación de ambas. Los propósitos de usar un modelo son los siguientes:
Hace posible que un investigador organice sus conocimientos teóricos y sus observaciones empíricas sobre un sistema y deduzca las consecuencias lógicas de esta organización.

Al analizar un sistema podemos observar, que al cambiar un aspecto del mismo, se producen cambios o alteraciones en otros. Es en estos casos en los que la simulación, representa una buena alternativa para analizar el diseño y operación de complejos procesos o sistemas.


Describir el comportamiento de sistemas.
Hipótesis que expliquen el comportamiento de situaciones problemáticas.
Predecir un comportamiento futuro, es decir, los efectos que se producirán mediante cambios en el sistema o en su método de operación.

Un modelo se utiliza como ayuda para el pensamiento al organizar y clasificar conceptos confusos e inconsistentes. Al realizar un análisis de sistemas, se crea un modelo del sistema que muestre las entidades, las interrelaciones, etc. La adecuada construcción de un modelo ayuda a organizar, evaluar y examinar la validez de pensamientos.

FORMULACIÓN DEL MODELO: Una vez que están definidos con exactitud los resultados que se desean obtener del estudio el siguiente paso es definir y construir el modelo con el cual se obtendrán los resultados deseados. Aquí es necesario definir las variables que forman parte del modelo, sus relaciones lógicas y los diagramas de flujo que describan en forma completa al modelo.
COLECCIÓN DE DATOS: Es posible que la facilidad de obtención de algunos datos o la dificultad de conseguir otros, pueda influenciar el desarrollo y formulación del modelo. Por ello es importante que se defina con claridad y exactitud los datos que el modelo va a requerir para producir los resultados deseados.
IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO EN LA COMPUTADORA: Aquí se define cual es el lenguaje que se va a utilizar algunos de estos pueden ser de propósito general como: Visual basic, Java, Delphi o se pueden usar unos paquetes como: GBSS, SIMULA, PROMODEL.
VALIDACIÓN: A través de esta etapa es posible detallar definiciones en la formulación del modelo o en los datos alimentados al modelo. Las formas más comunes de validar un modelo son:
a)Opinión de expertos b)La exactitud con la que se predicen los datos C)Exactitud de la predicción del futuro d)Comprobación de la falla del modelo de simulación al utilizar datos que hacen fallar al sistema. e) Aceptación y confianza en el modelo de la persona que lo usara.
EXPERIMENTACIÓN: La experimentación con el modelo se realizara después de que este ha sido validado. La experimentación consiste en generar los datos deseados y en realizar análisis de sensibilidad de los índices requeridos.
INTERPRETACIÓN: A que se interpretan los resultados que arroja la simulación y en base a esto se toma una decisión.
DOCUMENTACIÓN: Existen dos tipos de documentación que son requeridos para hacer un mejor uso del modelo de simulación.
Documentación Técnica: Es la documentación que con el departamento de procesamiento de datos debe tener del modelo. Manual del Usuario: Es la documentación que facilita la interpretación y el uso del modelo desarrollado a través de una terminal de computadora.

1.6 ETAPAS DE UN PROYECTO DE SIMULACIÓN
FORMULACIÓN DEL PROBLEMA.

Otro importante aspecto abordado en la investigación es la identificación y estudio de las técnicas de integración para la formulación de las tareas docentes. Sin pretender profundizar en las complejidades que encierra una investigación pedagógica sobre el tema, a continuación se describen muy brevemente algunas técnicas utilizadas para la formulación de problemas químicos de integración estructural, que son los más importantes:
1.-Modelación. Fijado el objetivo que se persigue en la creación de un problema, inmediatamente se activan los componentes intelectuales básicos: sensaciones, percepciones, memoria, pensamiento e imaginación. Con ellos se comienzan a dibujar en el cerebro nuevas ideas en forma de imágenes, con la necesidad de ser exteriorizadas mediante la construcción de modelos gráficos, es por ello que los elementos estructurales del problema son plasmados en el papel antes de su redacción en el formato final.

2.-Tanteo-error. Consiste en un proceso continuo de adecuación y ajuste por búsqueda y prueba de los datos y/o las incógnitas según las condiciones del problema, hasta encontrar las más adecuadas. La búsqueda puede ser de tipo inteligente o arbitrario, y en ocasiones es utilizada para modificar las condiciones y con ella reordenar los elementos estructurales. Se evidencia su utilización en el gran número de operaciones de cálculo que son realizadas, así como en tachaduras y borrones que generalmente aparecen sobre el papel del formulador.

3.Asociación por analogía. En esta técnica se hace uso de la reproducción en una primera fase. Consiste en establecer nuevos nexos entre datos e incógnitas siguiendo formatos y textos guardados en la memoria para obtener otras por medio de la innovación. Es evidente que sobre las ideas iniciales, posteriormente se introducen modificaciones, que consisten en relacionar los datos de otra forma, introducir nuevas condiciones o cambiar la forma de redactar las preguntas, para obtener al final un problema derivado, que si bien no se caracteriza por su originalidad, sí constituye una nueva tarea.

4.-Integración por inclusión. Es una técnica muy sencilla, cuyo procedimiento es asequible a cualesquier sujeto. Consiste en elaborarla de forma tal que las incógnitas de los diferentes incisos mantengan una dependencia sucesiva en forma de cadena, como el ejemplo de la página 37, donde fueron caracterizados los sistemas semiabiertos, para luego eliminar los iniciales y solo dejar la incógnita final.
5.-Reformulación. Consiste en reconstruir la estructura gramatical y de sistema mediante procesos de innovación. Se diferencia de la analogía por la profundidad de los cambios introducidos, puesto que se parte de un ejemplo concreto que debe ser modificado y no de recuerdos que pueden ser borrosos y a veces confusos.
6.-Fusión de tareas (o contenidos) auxiliares. Como parte de las estrategias de integración, la fusión de tareas docentes auxiliares constituye una de las más importantes. Es poco empleada, debido a la elevada complejidad que implica el establecimiento de relaciones múltiples entre datos e incógnitas que proceden de ejemplos diferentes, aunque también pueden ser integrados diversos contenidos previamente seleccionados, que guarden una relación directa o indirecta. Consiste en fusionar dos o más contenidos (que pueden o no proceder de otras tareas), mediante los mecanismos de la integración externa o interna, para obtener otra con un mayor nivel de complejidad.
1.-Partir del análisis de los objetivos de los programas, siguiendo un enfoque sistémico en su derivación gradual, desde los más generales de la enseñanza hasta la clase.
2.-Proporcionar en las tareas relaciones ricas entre los nuevos conocimientos y los esquemas existentes, donde estén presentes todos los niveles de integración de los conocimientos y las habilidades, hasta llegar al nivel interdisciplinario.
3.-Desarrollar una adecuada variedad, concebida la variedad no sólo en términos de enfoque que propicien reflexión, estimulen el debate y permitan crear motivos cognoscitivos, sino también en relación con las funciones, habilidades, niveles de asimilación y complejidad, entre otros.
4.-Presentar la información tanto en términos positivos y familiares como con complejidad lógico lingüística, ir desde la simple descripción del lenguaje simbólico hasta la exigencia de complicadas transformaciones, como por ejemplo negaciones o varias premisas con diferentes enlaces lógicos, textos complejos a interpretar o informaciones no utilizables, entre otras.
5.-Redactar las tareas de forma tal que expresen siempre más de una función. Además de la función cognoscitiva, incorporar situaciones nuevas, con diferentes niveles de complejidad, tanto de la vida diaria, la orientación profesional o el cuidado del medio ambiente, como de la actualidad político- ideológica del país.
6.-Establecer un adecuado equilibrio entre los problemas que serán formulado, dejando un espacio a los problemas experimentales y cualitativos, que son insuficientes en los textos de la enseñanza media.
1.7 ELEMENTOS BÁSICOS DE UN SIMULADOR DE 
EVENTOS DISCRETOS.

 I. Facilidad de modelamiento:
En general la simulación de eventos discretos permite modelar situaciones de alto nivel de complejidad con funciones relativamente sencillas, de esta forma es posible construir modelos que representen la realidad en el nivel de detalle deseado, por ejemplo el diseño de un modelo de un centro de distribución con recibo, almacenamiento, picking de estibas, zona de fast picking, alistamiento y despacho.
II. Estadísticas e indicadores
Dada la estructura de la simulación de eventos discretos es posible obtener todo tipo de estadísticas e indicadores relevantes a la operación modelada, inclusive se puede obtener información que muchas veces en los sistemas reales sería inimaginable tener, como por ejemplo: diagramas de gantt de las piezas en proceso, utilización de los recursos humanos, diagrama de gantt de los recursos utilizados, tiempos de ciclo de piezas en proceso).

I. Entidades
Son los objetos que fluyen a través del sistema, podrían ser: clientes, productos, cajas, camiones y pallets entre otros
II. Atributos
Son las diferentes características que definen a las entidades: tipo, edad, género, peso, volumen, tiempo de inicio de un proceso.
III. Variables

Son aquellas que definen el modelo y sus estados como un conjunto: número de entidades en proceso, número de entidades entrantes, número de entidades salientes, costo de proceso unitario.

IV. Reloj de simulación

Variable que lleva control del tiempo virtual de simulación, no se debe confundir con el tiempo real de ejecución, es decir mientras en mi reloj de mano pasaron 5 minutos desde que se ejecutó la simulación, en el modelo el reloj de simulación podría haber avanzado días, meses o inclusive años.

V. Eventos

Diferentes tipos de acontecimientos que ocurren a través de la simulación, que hacen que el reloj de simulación avance, tales como: llegada de un paciente, daño de una máquina, inicio de operación de un trabajador, finalización de un proceso de fabricación.

VI. Recursos
Objetos a los que se les asocia algún tipo de gasto o de consumo de los mismos para realización de tareas de operación o transporte: operarios, montacargas, máquinas, buffers de almacenamiento, bandas transportadoras.