Explorando Modelos de Sistemas: Tipos, Características y Principios

Síntesis de los temas tratados

1) Estudio de sistemas mediante modelos

El estudio de los sistemas mediante el método de simulación busca lograr avances, conocimientos y dominio sobre aspectos como: generalización, simplificación, integración, evaluación, optimización y control. El primer paso es delimitar el sistema, aislándolo del medio que lo contiene. Esto implica dividir el universo en dos partes:

• El sistema en estudio.
• El medio ambiente del sistema: lo que no pertenece al sistema, pero puede influir en él.

Es posible dividir el sistema en subsistemas para simplificar el estudio o profundizar en áreas específicas.

2) Definición de modelo

Un modelo es una abstracción, material o formal, de un fenómeno real (sistema). Se utiliza para generalizar, simplificar, integrar, evaluar, comprender, optimizar, predecir y/o controlar el fenómeno, con un grado de aproximación establecido.

3) Clasificación de los modelos

Modelos materiales

Son modelos que usan construcciones físicas, con distintos grados de abstracción. Procesan valores continuos de las variables.

• Modelos tipo Réplica: Son idénticos al sistema real en forma, dimensiones y materiales. Ejemplos: prototipos de automóviles.
• Modelos tipo Semiréplica: Se realizan a escala diferente de la natural. Ejemplos: proyectos de urbanización.
• Modelos tipo Físico: Convierten variables físicas en variaciones de tensión eléctrica para representar un sistema. Ejemplos: simuladores de realidad virtual.

Modelos Formales

Se expresan en términos abstractos, usando lenguajes convencionales. Los datos y resultados son magnitudes discretas.

• Modelos tipo Descriptivo: Describen una situación real usando lenguaje natural. Ejemplos: historias clínicas.
• Modelos tipo Esquemático: Usan representaciones gráficas con nodos y segmentos. Ejemplos: organigramas.
• Modelos tipo Matemático: Se formulan con expresiones matemáticas. Ejemplos: ecuaciones integrales.

4) Continuidad y discretitud

Un sistema es continuo si sus variables cambian en cada instante. En sistemas discretos, los cambios ocurren en momentos específicos.

5) Características de los modelos matemáticos

• Modelos deterministas y estocásticos: Los deterministas no tienen variables aleatorias, aunque el sistema las tenga. Los estocásticos sí las incluyen.
• Modelos estáticos y dinámicos: Los estáticos no consideran el tiempo como variable. Los dinámicos sí.

6) Principios del modelado

• Diagramación en bloques: Dividir sistemas complejos en subsistemas para facilitar la construcción del modelo.
• Relevancia de componentes: Incluir solo los aspectos relevantes del sistema, según los objetivos del estudio.
• Exactitud y precisión de los resultados: Considerar la exactitud del procesamiento y la calidad de los datos de entrada.
• Desagregación de partes: Aumentar la precisión del modelo en aspectos particulares de interés.