En esta obra se ofrece una introducción a los conceptos fundamentales del modelado y la simulación por ordenador, y se describen diferentes tipos de modelos y sus simuladores: modelos de tiempo discreto, modelos de eventos discretos, autómatas celulares, modelos basados en agentes, modelos dinámicos en ecuaciones diferenciales ordinarias, modelos dinámicos híbridos y modelos de ecuaciones en derivadas parciales. También se ofrece una breve introducción al lenguaje de análisis de datos R. Por ser conceptualmente más compleja, la descripción y simulación de los modelos de tiempo continuo representados mediante ecuaciones algebraicas y diferenciales, de los modelos híbridos y de los modelos en derivadas parciales, ocupa la mayor parte de la obra. Los modelos híbridos considerados están compuestos de sistemas de ecuaciones algebraico diferenciales y de eventos, y son descritos empleando el lenguaje de modelado orientado a objetos Modelica. Los modelos en derivadas parciales son descritos usando el entorno de simulación FlexPDE.

El Modelado y Simulación (M&S) es una disciplina científica transversal que permite obtener un nivel de comprensión difícilmente alcanzable utilizando otro enfoque disciplinar. Al integrar técnicas matemáticas, formales, conceptuales y computacionales, el M&S permite el estudio e investigación en casi cualquier campo del conocimiento. Este libro compendia trabajos y resultados de investigación orientados hacia el estudio de sistemas naturales: modelado y simulación de sistemas climáticos; modelos espaciales en cultivos; modelado del crecimiento de cultivos en experiencias locales para el tomate bajo invernadero; aspectos merísticos, biométricos y tróficos como indicadores del establecimiento poblacional del Oreochromis niloticus; modelos estocásticos en dinámica de poblaciones; modelos mesoscópicos, y el modelo de Bohm de la mecánica cuántica.

En la actualidad, la simulación es una de las técnicas fundamentales que se utilizan para reducir el riesgo en los procesos de toma de decisiones. El objetivo principal del libro es introducir al lector en el apasionante mundo de la simulación digital de sistemas de eventos discretos, y formarlo en una metodología que es fruto de la experiencia docente e industrial de los autores. El material que se presenta es autocontenido y permite, a partir de los ejemplos prácticos que se presentan, abordar con confianza el modelado, la simulación y el análisis de procesos de fabricación, logísticos y de servicios. Tras exponer los principales conceptos relacionados con la simulación digital (capítulo 1), se abordan las etapas más significativas de un proyecto de simulación. En primer lugar, se presenta una metodología de modelado (capítulo 2), que facilita el desarrollo de un modelo conceptual del proceso de interés. A continuación (capítulo 3), se introducen los conceptos estadísticos necesarios para parametrizar el modelo de simulación. La codificación del modelo, así como los mecanismos que ofrecen los simuladores para la realización de experimentos, se presentan en el capítulo 4. Seguidamente se desarrollan la verificación y validación del modelo, así como la generación del conjunto de experimentos necesarios para el análisis del proceso y la toma posterior de decisiones (capítulo 5). Finalmente, en el capítulo 6 se presentan diferentes campos de aplicación de estas técnicas, junto con algunos ejemplos de interés.

El modelado y la simulación de eventos discretos tiene innumerables aplicaciones en todas las ramas de la Ingeniería. Se emplea en el diseño, análisis, control y optimización de sistemas de producción, logísticos, de transporte y de comunicaciones, por citar únicamente algunos ejemplos. En esta obra se ofrece una introducción a los conceptos fundamentales del modelado y la simulación por ordenador. Se describen técnicas para la especificación y simulación de modelos de tiempo discreto, autómatas celulares y modelos de eventos discretos, tanto deterministas como estocásticos. Asimismo, se explican los métodos básicos y se introduce el uso de algunas herramientas software para llevar a cabo las diferentes etapas de las que generalmente consta un estudio de simulación: análisis de datos para el modelado de las entradas al modelo, especificación y codificación del modelo, diseño del experimento, simulación del modelo y análisis de los resultados de la simulación.

Este libro resultado de investigación es una completa revisión cienciométrica relacionada con los Sistemas de Innovación, en el cual se hace un recorrido por la literatura, se analizan las diferentes técnicas empleadas para modelar y simular sistemas complejos asociados a dinámicas sociales, se identifican autores líderes, instituciones con mayor recurrencia en investigaciones de este tipo y, finalmente, se realiza un comparativo entre las diferentes técnicas existentes con el objeto y, en consecuencia, constituirse en un punto de partida de futuras investigaciones.

A balance of practical and applied material which also underpins the crucial theoretical concepts that are being applied in today's human resources. For undergraduate/graduate courses in Human Resource Management.