Inconvenientes de utilizar la aleatoriedad en simulación.

Inconvenientes de utilizar la aleatoriedad en simulación.

El modelo matemático es demasiado grande y complejo, así que la escritura de los programas de cómputo resulta ser una tarea demasiado tediosa. En la actualidad se dispone ya de algunos programas que genera de modo automático el código de un modelo para la simulación. El tiempo de cómputo es alto y costoso. Sin embargo y gracias a los actuales desarrollos de poderosos equipos de cómputo, el tiempo de cómputo tiende a bajar rápidamente. Desafortunadamente existe en el mercado una marcada impresión de considerar a la simulación, como un simple ejercicio de programación de computadoras. Como consecuencia de ello, codificación y la corrida para obtener finalmente una respuesta.

La construcción del modelo puede ser compleja y costosa. Por ejemplo, la construcción de un buen modelo socioeconómico mundial puede llevar unos cinco años de trabajo a un equipo.

 · Es frecuente despreciar elementos o relaciones sin importancia aparente y obtener resultados falsos, aunque este peligro existe en cualquier proceso de desarrollo de un modelo, no sólo en los modelos de simulación.

· Es difícil establecer el grado de precisión de los resultados, ya que se obtienen muestras y como tales han de ser analizadas, con sus limitaciones. Es decir, cuando existe aleatoriedad los resultados han de verse como tales, aleatorios, y analizados con sumo cuidado y rigurosidad mediante técnicas estadísticas.

Sin embargo, debe aconsejarse la utilización de los métodos cuantitativos siempre que sea posible aplicarlos. Muchos expertos en Investigación Operativa y en Ciencias de la Administración aseveran que la práctica de la simulación, a pesar de ser una técnica sumamente apreciable por su simplicidad, debe utilizarse como último recurso; es decir, cuando todo lo demás ha fracasado. La razón principal es que la simulación no es una técnica precisa como lo son los métodos analíticos, de los que se obtiene un resultado exacto del problema. Los resultados simulados serán tanto más precisos cuanto mayor sea la longitud de la corrida. Además, en muchas aplicaciones se requiere una gran cantidad de corridas para inferir una solución aceptable desde un punto de vista estadístico. En algunos casos es imposible evaluar todas las alternativas de solución al problema, por lo que se procede entonces a considerar solo algunas de ellas y elegir la mejor solución entre las posibilidades planteadas.

Tabla de comparación