Técnicas para el aprovechamiento de redes de computadores heterogéneos en la ejecución paralela de modelos de simulación por eventos discretos

Abstract

La simulación por eventos discretos es una herramienta fundamental para el diseño y desarrollo de todo tipo de sistemas informáticos. Sin embargo, los nuevos sistemas son cada vez más complejos, lo que provoca que los modelos de simulación resultantes sean más costosos de resolver, requiriendo más potencia de computación para su evaluación y provocando largos tiempos de espera de los resultados. Esta tesis ofrece una solución para disminuir los tiempos de ejecución de modelos de simulación por eventos discretos en los que se pretenda hacer una estimación puntual de una variable estadística de salida del modelo en régimen permanente. Se aportan las técnicas que permiten aplicar el paralelismo a los modelos de simulación mediante la ejecución concurrente de réplicas de dichos modelos. Para la ejecución de las réplicas se aprovecha la gran cantidad de computadores heterogéneos de Universidades y centros de investigación que están desocupados gran parte del tiempo. Se ha desarrollado el entorno paralelo capaz de gestionar este conjunto de computadores heterogénos y se han diseñado y probado las técnicas que permiten adaptar fácilmente un modelo escrito en cualquier lenguaje de simulación para que pueda emplearse en el entorno. Para el análisis de los datos de salida de las simulaciones se ha diseñado un nuevo analizador paralelo basado en el método estadístico de las réplicas independientes. El diseño de la gestión de las réplicas permite sacar el máximo partido a los computadores, reduciendo considerablemente el tiempo de ejecucción de los modelos. Para aumentar la calidad estadística de los datos de salida se han propuesto y probado nuevos criterios de parada, que producen coberturas estadísticas superiores a los criterios clásicos. Además, el desarrollo de un método de reducción del efecto del transitorio inicial de las simulaciones de régimen permanente permite incrementar más esta