Capacidades de modelado de núcleo:
* Creación del modelo: Herramientas para construir y definir el modelo de simulación, que a menudo involucran interfaces visuales para ensamblar componentes, definir parámetros y especificar las relaciones entre elementos. Esto puede variar desde diagramas de bloques simples hasta entornos 3D altamente complejos.
* parametrización: Capacidad para definir y ajustar varios parámetros que controlan el comportamiento del sistema simulado. Esto permite a los usuarios explorar diferentes escenarios y probar la sensibilidad a los cambios.
* Entrada y salida de datos: Mecanismos para importar y exportar datos. Esto podría implicar la lectura de hojas de cálculo, bases de datos u otras fuentes externas, y escribir resultados de simulación a archivos o bases de datos para su análisis.
* solucionador/motor: El motor computacional central que impulsa la simulación, implementando los modelos matemáticos o físicos utilizados para predecir el comportamiento del sistema. Esto podría basarse en ecuaciones diferenciales, métodos estadísticos, modelado basado en agentes u otras técnicas.
* Visualización: Herramientas para visualizar los resultados de la simulación, a menudo actualizadas dinámicamente durante la ejecución de simulación. Esto puede incluir gráficos, gráficos, animaciones 3D y otras representaciones visuales de los datos de simulación.
Características avanzadas (a menudo dependientes de la aplicación específica):
* Simulación de eventos discretos (DES): Centrarse en los eventos que ocurren en puntos específicos, a menudo utilizados para sistemas de colas, cadenas de suministro y procesos de fabricación.
* Modelado basado en agentes (ABM): Simulando las interacciones de los agentes autónomos dentro de un sistema, útil para sistemas sociales, ecosistemas y dinámica del mercado.
* Modelado de dinámica del sistema: Centrarse en los bucles de retroalimentación y las relaciones entre diferentes partes de un sistema a lo largo del tiempo.
* Simulación de Monte Carlo: Emplear un muestreo aleatorio para modelar la incertidumbre y las distribuciones de probabilidad, utilizados con frecuencia en finanzas y evaluación de riesgos.
* Capacidades de optimización: Algoritmos para encontrar soluciones óptimas dentro del modelo de simulación, ajustando los parámetros para lograr los resultados deseados.
* Calibración y validación: Herramientas para comparar los resultados de la simulación con los datos del mundo real para garantizar la precisión y confiabilidad del modelo.
* Verificación: Métodos para verificar la corrección del modelo de simulación en sí, asegurando que represente con precisión el sistema previsto.
* Procesamiento paralelo: Capacidad para distribuir la carga computacional en múltiples procesadores o computadoras para acelerar las simulaciones, especialmente útiles para modelos grandes y complejos.
* Interfaces de secuencia de comandos y programación: Permitiendo a los usuarios personalizar la simulación a través de secuencias de comandos o programación, extendiendo su funcionalidad o automatización de tareas.
* Co-simulación: Capacidad para integrarse con otro software o modelos de simulación para simular sistemas más complejos.
* Informes y análisis: Características para generar informes y realizar análisis sobre los resultados de la simulación, a menudo con herramientas estadísticas y visualización de datos.
Las características específicas de un paquete de software de simulación dependerán de su propósito y público objetivo previsto. Una herramienta de simulación simple para fines educativos tendrá un conjunto de características mucho más pequeño que un sofisticado paquete de simulación de grado industrial para ingeniería aeroespacial o modelado financiero.