La importancia del Método de Montecarlo
El Método de Montecarlo – simulación de Montecarlo – es muy utilizado para construir escenarios basados en experimentos aleatorios, los cuales determinan opciones con probabilidades variables, las mismas que dependen del número de experimentos que se realizan. El desarrollo de la tecnología – computadoras o calculadoras modernas – a eco que su utilización incremente y se externalice acia otras especialidades. El presente ensayo mostrar! la importancia del método en sus diversas "ormas de u tilización, así como los pasos a seguir para una correcta utilización. En primer lugar comentaremos sobre los orígenes del método para luego de"inirlo y mostrar los pasos que se siguen para una correcta utilización# y "inalmente mostraremos algunas de las !reas donde su desarrollo es importante. En el presente p!rra"o ablaremos sobre el origen del método de simulación de Montecarlo, asimismo mostraremos cómo la aparición de la calculadora cientí"ica aportó m!s en su utilización. $egún $óbol %&'()* el método de Montecarlo es un método numérico que revuelve problemas matem!ticos mediante la simulación de variables aleatorias. +simismo tiene como origen o nacimiento del método de Montecarlo en el ao &'-' a través del artículo /e Monte 0arlo Metod1, el mismo que "ue publicado por Metrópolis y 2lam a quienes se les atribuye su creación. 3or otro lado en la 2nión $oviética recién aparecieron en los aos &'44 y &'45 a través de los artículos de 0avcanidze, 6u y 7ladímirov. 8a base teórica del método de Montecarlo era conocida desde ace tiempo, sin embargo no es asta la aparición de las m!quinas calculadoras electrónicas que incrementó su utilización %$ólob, &'()*. 8a aplicación manual del método izo "uera poco atractivo por los pocos escenarios que se podían generar por lo que con el avance de la tecnología –
computadoras – su utilización se izo m!s "recuente por la amplia gama de simulaciones o escenarios. En el presente p!rra"o muestra la importancia del método así como su desarrollo como un método de simulación – este último como un término sinónimo de método de Montecarlo – y los pasos que se siguen en su utilización. 8a simulación es uno de los métodos cuantitativos m!s utilizados para la toma de dec isiones. 3or otro lado como cualquier modelo de simulación tiene dos datos de entrada9 controlables y probabilísticos. 0uando se realiza un e:ercicio de simulación primero se debe seleccionar los datos d e entrada controlables luego los valores de entrada probabilístico se generan al zar. 8uego el modelo de simulación utiliza los valores de entrada controlables y los valores de datos probabilísticos para calcular el valor de los datos de salida. +simismo mediante una serie corridas con varios valores de entrada controlables, vemos cómo los valores de los datos controlables a"ectan o cambian el resultado del modelo de simulación. 3or último después de revisar los resultados de simulación, ya se est! en capacidad de recomendar datos de entrada controlables que dar!n como resultado del sistema real %+nderson, $;eeney,
?&&*. En el presente p!rra"o mostraremos brevemente la importancia de las variables aleatorias y cómo éstas determinan la importancia del método . 8a palabra variable aleatoria suele emplearse para denotar que no se tiene certeza del valor de la variable. +simismo según $ólob %&'()* comenta que e"ectivamente no se conoce con certeza el valor de la variable, sin embargo qué valores puede tomar y también las probabilidades de unos y otros valores. 3or último ace én"asis en que no podemos predecir con exactitud el resultado de
una prueba relacionada con esta variable, pero sí podemos prever con seguridad los resultado de un gran número de pruebas. + continuación describiremos algunas de las utilizaciones del método y mostraremos su importancia. $egún $ólob %&'()* la simulación es uno de los métodos m!s utilizados en las di"erentes ramas de la ciencia, a sí como la economía y la medicina. 2na de las razones por las que este método es muy utilizado es explicada por la naturaleza probabilística y aleatoria, de:ando de lado la concepción istórica o pasada. $egún +nderson %et al, >?&&* algunos e:emplos típicos de simulación son los siguientes9 a* desarrollo de un nuevo producto# el ob:etivo de esta simulación es allar la probabilidad de que un nuevo producto sea rentables, b* sobreventa de boletos en un aerolínea, el ob:etivo de esta simulación es determinar la cantidad de reservaciones que una aerolínea puede aceptar para un vuelo, c* política de inventario, la importancia de esta simulación es que permitir! a una organización determinar cu!l es la política de inventario que genere un buen servicio a un costo razonable, d* "lu:o de tr!"ico, el ob:eto de esta simulación es allar el e"ecto de instalar una seal que dé vuelta a la izquierda en el sentido del "lu:o de tr!nsito en un cruce congestionado, e* líneas de espera, la importancia de esta simulación radica en que nos puede ayudar a determinar los tiempos de espera de los clientes en el ca:ero autom!tico. 0omo vimos las simulaciones a través del método de Montecarlo o viceversa nos ayuda a determinar escenarios en base a variables aleatorias que determinan un nivel de probabilidad, lo cual ace m!s e"ectiva su aplicación. 3or otro lado vimos el desarrollo del método a través de los aos y también cómo la tecnología aportó en su desarrollo en otros rubros porque pudo analizar m!s situaciones o escenarios los cuales nos llevan a tomar me:ores decisiones. +simismo vimos que una correcta denominación de las variables
controlables y aleatorias nos ayudar a me:orar los experimentos ya que aumenta el nivel de certeza o disminuye el error. @inalmente mostramos algunos e:emplos de los rubros o utilizaciones que tiene el método.
Referencias
+nderson, A., $;eeney, A., ?&&*. Métodos 0uantitativos para los Degocios9 $imulaciones. México [email protected] 0engage 8earning. $ólob, .M. %&'()*. Método de Montecarlo. Moscú9 Editorial MF
