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Simulación por eventos discretos: Este método se utiliza para modelar sistemas donde los eventos ocurren en momentos específicos y discretos. Se representan las interacciones entre los eventos y se simula el sistema avanzando en el tiempo a través de esos eventos.
Simulación Monte Carlo: Se basa en el muestreo aleatorio para obtener resultados numéricos mediante la repetición de experimentos estocásticos. Es ampliamente utilizado en estadísticas, física, ingeniería y finanzas, entre otros campos.
Simulación basada en agentes: Los agentes individuales con reglas y comportamientos específicos interactúan en un entorno simulado. Estos agentes pueden ser humanos, animales o entidades abstractas. Esta técnica se usa para estudiar sistemas complejos y fenómenos emergentes.
Simulación continua: Se aplica a sistemas donde las variables cambian continuamente a lo largo del tiempo, como en simulaciones de sistemas físicos, químicos y biológicos.
Simulación de montaje: Se utiliza para representar el montaje de productos y sistemas complejos, como líneas de producción, para optimizar el diseño y mejorar la eficiencia.
Simulación de redes: Se emplea para modelar sistemas basados en redes complejas, como redes de comunicación, redes sociales, sistemas de transporte, entre otros.
Simulación de fluidos: Especificamente utilizado para estudiar el comportamiento de fluidos, como el flujo de aire en aviones, el flujo de agua en ríos o el flujo sanguíneo en el cuerpo humano.
Simulación de realidad virtual: Se utiliza para crear entornos virtuales que permiten a los usuarios interactuar con objetos y escenarios simulados de una manera inmersiva.
Simulación de sistemas de control: Se aplica para probar y optimizar sistemas de control en ingeniería, como sistemas de control automático o de robots.
Simulación de procesos químicos: Empleada para modelar y optimizar procesos químicos y biológicos, como reacciones químicas, fermentación, etc.