Una comparación cualitativa de la dinámica de sistemas, la simulación de eventos discretos y la simulación basada en agentes

  • Alfonso Sarmiento-Vásquez Universidad de La Sabana (Colombia)
  • Eduardo López-Sandoval Universidad de Lima (Perú)
DOI: https://doi.org/10.26439/ing.ind2017.n035.1789

Resumen

La dinámica de sistemas, la simulación de eventos discretos y la simulación basada en agentes son tres formas de modelamiento ampliamente usadas para la toma de decisiones empresariales. Estos paradigmas están enfocados en representar el comportamiento de los sistemas en el tiempo, aunque con perspectivas distintas. En este artículo se presenta una comparación de los tres paradigmas en 10 aspectos, comparación que puede servir como referente para elegir la técnica más apropiada para un problema requerido.

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Biografía del autor/a

Alfonso Sarmiento-Vásquez, Universidad de La Sabana (Colombia)

Ingeniero industrial por la Universidad de Lima. Cuenta con una maestría en Ingeniería Industrial y Sistemas por la Universidad de Florida, y un doctorado en Ingeniería Industrial por la Universidad de Florida Central. Se desempeña como profesor asociado en la Universidad de La
Sabana (Colombia), donde tiene el cargo de jefe de Departamento de Procesos Industriales.

Eduardo López-Sandoval, Universidad de Lima (Perú)

Ingeniero industrial por la Universidad de Lima y magíster en Ingeniería Industrial con mención en Gestión Empresarial por esta universidad. Se desempeña como consultor en optimización de procesos y es docente en la Universidad de Lima, Universidad San Ignacio de Loyola y Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, en los cursos de Investigación de Operaciones y Simulación de Procesos.

Publicado
2017-12-21
Cómo citar
Sarmiento-Vásquez, A., & López-Sandoval, E. (2017). Una comparación cualitativa de la dinámica de sistemas, la simulación de eventos discretos y la simulación basada en agentes. Ingeniería Industrial, 35(035), 27-52. https://doi.org/10.26439/ing.ind2017.n035.1789
Número
Núm. 035 (2017)
Sección
Gestión de la producción / Production management
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