2.18.2 CN/Modelamiento y simulación 
Temas:
Electivo
- Propósito de modelamiento y simulación incluyendo optimización; Soporte en la toma de decisiones, predicciones, consideraciones de seguridad; para entrenamiento y educación. 
 
- Tradeoffs. Incluyendo rendimiento, precisión, validez y complejidad. 
 
- Simulación de procesos; identificación de las principales características o comportamientos, simplificación de hipótesis; validación de resultados. 
 
- Construcción del modelo: Uso de fórmulas matemáticas o ecuaciones, grafos, restricciones; metodologías y técnicas; uso del tiempo paso a paso (time-stepping) para sistemas dinámicos. 
 
- Modelos formales y técnicas de modelamiento: descripciones matemáticas que implican simplificar hipótesis y eludir detalles. Ejemplos de técnicas incluidas:
- Métodos de Monte Carlo.
 
- Procesos estocásticos.
 
- Teoría de colas.
 
- Redes de Petri y redes de Petri coloreadas.
 
- Estructuras de grafos tales como grafos dirigidos, árboles, redes.
 
- Juegos, teoría de juegos, modelamiento de cosas usando teoría de juegos.
 
- Programación lineal y sus extensiones .
 
- Programación dinámica.
 
- Ecuaciones diferenciales: EDO, EDP.
 
- Técnicas no lineales.
 
- Espacio de estados y transiciones.
 
  
- Valoración y evaluación de modelos y simulaciones en una variedad de contextos; verificación y validación de modelos y simulaciones. 
 
- Áreas de aplicación importantes incluida la atención médica y el diagnóstico, la economía y las finanzas, la ciudad y el urbanismo, la ciencia y la ingeniería. 
 
- Software en apoyo de la simulación y el modelado; paquetes, idiomas. 
 
Objetivos de Aprendizaje:
Elective:
	
- Explicar y dar ejemplos de los beneficios de la simulación y el modelamiento en un rango de áreas de aplicación importantes  [Familiarizarse]
 
- Demostrar la habilidad para aplicar las técnicas de modelamiento y simulación a un rango de áreas problemáticas  [Usar]
 
- Explicar los constructores y conceptos de un enfoque de modelo en particular  [Familiarizarse]
 
- Explicar la diferencia entre verificación y validación de un modelo; demostrar la diferencia con ejemplos específicos  [Evaluar]
 
- Verificar y validar el resultado de una simulación  [Evaluar]
 
- Evaluar una simulación destacando sus beneficios y debilidades  [Evaluar]
 
- Escoger una propuesta de modelado apropiada para un determinado problema o situación  [Evaluar]
 
- Comparar resultados de diferentes simulaciones del mismo fenómeno y explicar cualquier diferencia  [Evaluar]
 
- Deducir el comportamiento de un sistema a partir de los resultados de simulación del sistema  [Evaluar]
 
- Extender o adaptar un modelo existente a nuevas situaciones  [Evaluar]
 
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas ,               Sociedad Peruana de Computación-Peru,               basado en el modelo de la Computing Curricula de               IEEE-CS/ACM