SLAM
(Simulation Languaje for Alternative Modeling)
Es un lenguaje de simulación por el cual se pueden construir modelos con
orientación al proceso o al evento. SLAM fue desarrollado en 1979 por
Dennis Pedge y Alan Pritsker y es distribuido por Pritsker Corporation
(indianapolis, Indiana). La parte de SLAM que se orienta a los procesos
emplea una estructura reticular compuesta por símbolos de nodos y ramas
tales como colas, servidores y puntos de decisión. Modelamiento
significa incorporar esos símbolos a un modelo de red que representa el
sistema y en donde las entidades (ítems) pasan a través de la red. SLAM
contiene un procesador que convierte la representación visual del
sistema a un conjunto de sentencias.
La parte orientada a los
eventos permite incluir rutinas en FORTRAN para las relaciones lógicas y
matemáticas que describen los cambios en los eventos.
Un modelo
continuo es especificado por las ecuaciones diferenciales o de
diferencia, el que describe la conducta dinámica de las variables de
estado. El modelador codifica esas ecuaciones en FORTRAN, empleando un
juego especial de arreglos de almacén SLAM.
El SLAM simplifica el
modelamiento de sistemas complejos, combinando el uso fácil de lenguaje
de proceso como GPSS y Q-GERT con la potencia y flexibilidad del
lenguaje de eventos GASP IV.
CARACTERÍSTICAS:
- Es un lenguaje que proporciona red de símbolos
- Contiene subprogramas de apoyo y especifica la estructura.
- Permite al analista desarrollar modelos de un proceso de interacción.
IMPORTANCIA:
Es importante porque ayuda al estudio del efecto de cambios internos y externos de sistemas, puede ser utilizada para experimentar con nuevas situaciones sobre las cuales tiene poca información.
VENTAJAS:
- Puede ser usado parar analizar y sintetizar una compleja y extensa situación real.
- Permite la inclusión de complicaciones del mundo real.
- Facilita al usuario en la formulación de modelos de simulación.
DESVENTAJAS:
- El SLAM no genera soluciones optimas a problemas de análisis cuantitativos.
- Las soluciones e inferencias no son usualmente transferibles a otros problemas.
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