FATEC 2010. Definindo Simulação de Sistemas Simulação implica na modelagem de um processo ou...

FATEC2010

Definindo Simulação de Sistemas“Simulação implica na modelagem de um processo ou

sistema, de tal forma que o modelo imite as respostas do sistema real numa sucessão de eventos que ocorrem ao longo do tempo, Schriber [1974].

“Simulação é o processo de projetar um modelo de um sistema real e conduzir experimentos com este modelo com o propósito de entender seu comportamento e/ou avaliar estratégias para sua operação”, Pegden [1991].

11/04/23 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 2

Por que Simular?Para prever o comportamento futuro dos sistemas

usando modelos, isto é, antecipar os efeitos produzidos por alterações ou pelo emprego de outros métodos em suas operações.

Construir teorias e hipóteses considerando observações efetuadas através de modelos;

Permitir ao analista realizar estudos sobre os correspondentes sistemas para responder questões do tipo:

“O que aconteceria se ?”


Por que Simular? (cont.)Facilidade de compreensão e aceitação

dos resultados.Esta aceitação deve-se a fatores, tais como:

níveis de detalhes; a visualização dos sistemas (inclusive com

animações);economia de tempo e recursos financeiros. Ganhos

de produtividade e qualidade;a percepção de que o comportamento do modelo

simulado é muito semelhante ao do sistema real.


Razões para Experimentar com Modelos

O sistema modelado ainda não existe. Neste caso a simulação poderá ser usada para planejar o novo

sistema;

Experimentar com o sistema real é dispendioso. O modelo poderá indicar, com muito menos custo, quais os

benefícios de se investir em um novo equipamento, por exemplo;

A experimentação com o sistema real é inadequada. O planejamento do atendimento de situações de emergência.

Exemplo: um desastre em um aeroporto.


Sistemas“Um conjunto de objetos, como pessoas ou

máquinas, por exemplo, que atuam e interagem com a intenção de alcançar um objetivo ou um propósito lógico” [Schmidt e Taylor, 1970].

Na prática, são os objetivos de um particular estudo, que vão definir que objetos devem constituir o sistema.


ModelosO processo de imitação e criação de uma

história artificial dos sistemas reais (modelagem, simulação e experimentação), pressupõe uma série de simplificações.

Tais simplificações, que usualmente tomam a forma de relações matemáticas ou lógicas, chamamos de modelos.


Modelos


Entradas

(Dados)

Modelo deSimulação

Sistema do Mundo Real

Saídas

(Respostas)

Experimentação

Representação esquemática de um modelo de sistema

Inferência

Tipos de Modelos e o Processo DecisórioModelos Voltados à Previsão:

A simulação pode ser usada para prever o estado de um sistema em algum ponto no futuro, com base no comportamento atual e ao longo do tempo.


Tipos de Modelos e o Processo Decisório

Modelos Voltados à Investigação:

Busca de informações e desenvolvimento de hipóteses sobre o comportamento de sistemas.

As variáveis de resposta servem para construir e organizar as informação sobre a natureza do fenômeno ou sistema sob estudo.

Os experimentos recaem sobre as reações do sistema (modelo) a estímulos normais e anormais



Modelos Voltados à Comparação:

Avaliar dos efeitos de mudanças sobre as variáveis de controle.



Modelos

Específicos

Utilizados em situações específicas e únicas, mesmo considerando um baixo volume de recursos financeiros envolvido no processo decisório.



Modelos EspecíficosQuando e qual tipo de equipamento novo deve ser

comprado;Quando e como reorganizar os recursos voltados ao

atendimento de clientes. Filas de atendimento em bancos, hospitais, supermercados, etc.;

Decidir sobre a alocação de determinado tipo de equipamento servindo uma ou outra linha de produção;

Decidir sobre qual o poder de processamento necessário a um servidor de rede de comunicação de acordo com diferentes tipos de cargas ao sistema;



Modelos Genéricos Modelos que são

usados periodicamente por longos períodos. Necessitam ser flexíveis e robustos.


Exemplos Modelos sobre aplicações orçamentarias, baseadas em desempenho

e projeções simuladas do futuro;

Modelos para gerenciamento do tráfego sobre uma área em particular.

Modelos Discretos e Modelos Contínuos

Estes conceitos estão associados a idéia de sistemas que sofrem mudanças de forma discreta ou contínua ao longo do tempo.

Os termos corretamente atribuídos são: modelos de mudança discreta e modelos de mudança contínua.

A caracterização de um modelo é dada em função da maneira com que ocorrem as mudanças nas variáveis de estado do sistema.


Modelos de Mudança Discreta ou Discretos

Nestes modelos, as variáveis de estado mantém-se inalteradas ao longo de intervalos de tempo e mudam seus valores somente em momentos bem definidos, também conhecidos como tempo de ocorrência do evento.

A variação do tempo, nestes modelos, pode ser tanto discreta como contínua.



Tempo Simulado

Nº de jobsna fila da

CPU

Modelos de Mudança Contínua ou ContínuosNestes modelos, as variáveis de estado podem

mudar continuamente ao longo do tempo. Por exemplo, imaginemos um modelo que descreva

um sistema composto de uma caixa d’água com seu conteúdo escoando por um furo na sua base.

Como variáveis de estado, poderíamos utilizar seu volume ou o seu nível de água.

Intuitivamente, podemos imaginar que qualquer das duas variáveis de estado estará variando continuamente ao longo do tempo simulado.



Tempo Simulado

Nível da

Água

Vantagens de Empregar a Simulação

Reusabilidade dos modelos;Passível de uso mesmo que os dados de

entrada estejam, ainda, na forma de “esquemas” ou rascunhos.

A simulação é, geralmente, mais fácil de aplicar do que métodos analíticos (menos simplificações).

Pelo alto nível de detalhamento o modelo pode substituir o sistema real evitando sua perturbação;



O tempo pode ser controlado. Pode ser comprimido ou expandido. Permite-nos reproduzir os fenômenos de maneira lenta ou acelerada, para que possamos melhor estudá-los;

Podemos compreender melhor quais variáveis são as mais importantes em relação a performance e como as mesmas interagem entre si e com os outros elementos do sistema;



Facilitar a identificação de “gargalos”, preocupação maior no gerenciamento operacional de inúmeros sistemas, tais como fluxos de materiais, fluxo de informações ou de produtos;

Um estudo de simulação costuma mostrar como realmente um sistema opera, em oposição à maneira com que todos pensam que ele opera;

Novas situações, sobre as quais tenhamos poucos conhecimentos e experiência, podem ser tratadas, de tal forma que se tenha, teoricamente, alguma preparação diante de futuros eventos.


Desvantagens de Empregar a SimulaçãoA construção de modelos requer treinamento especial. Envolve arte e portanto o aprendizado se da ao longo

do tempo com a aquisição de experiência. Os resultados da simulação são, muitas vezes de difícil

interpretação (processos aleatórios incluídos no modelo).A modelagem e a experimentação associadas a modelos

de simulação consomem muitos recursos, principalmente tempo.


Passos na Formulação de um Estudo Envolvendo Modelagem e Simulação


Formulação e análise do problema

Planejamento do projeto

Formulação do modelo conceitual

Coleta de macro

informações

Coleta de dados

Tradução do modelo

Verificação e validação do

modelo

Etapa de Modelagem

Etapa de Experimentação

Projeto experimental

Etapa de Planejamento

Experimentação

Análise estatística dos

resultados

Conclusão do Projeto

Comparação e identificação das melhores

soluções

DocumentaçãoApresentação dos resultadosImplementação

Erros mais Comuns na Abordagem via Simulação

Pouco conhecimento ou treinamento com a

ferramenta utilizada;

Objetivos com pouca clareza ou definição;

Construção de modelos muito detalhados;

Realizar conclusões sem base estatística;


Exemplo:Problema: Gerar imagens em computador

que “imitem” xilogravuras reais

Modelagem:Estudo da realidadeIdentificação de requisitosDefinição de parâmetros de entrada e saídaDesenvolvimento do algoritmo (simulador)

Simulação:Levantamento de dados a serem usados no

simuladorExecução de simulaçõesGeração de dados de saída

Avaliação de Resultados:Resultado do trabalho é uma imagem:

Exemplo: renderização usando radiosidade

Validação de Resultados:Resultado do trabalho é uma imagem:


Como avaliar?



Como avaliar?

Comparaçã

o visual c

om a

realid

ade?



Como avaliar?

Qualidade

Visual!

Avaliação de Resultados:Resultado do trabalho é um movimento:

Exemplo: animação facial

Avaliação de Resultados:Resultado do trabalho é um movimento:

Exemplo: animação facial

Comparaçã

o com

a realid

ade?

Avaliação de Resultados:

Pode ainda depender do objetivo do sistema:

Avaliação de Resultados:Comparação com a realidade depende de

como vamos comparar…Lado-a-lado…

Resultados - CéusResultados - Céus

Utiliza 15 sementes e 50 billboards200 nuvens - 20 FPS - 10 Modelos Bases1000 nuvens - 10 FPS - 10 Modelos Bases

Cirrus – Render Cirrus - Natureza


Utiliza 15 sementes e 50 billboards

Nimbus – Render Nimbus - Natureza

200 nuvens - 20 FPS - 10 Modelos Bases1000 nuvens - 10 FPS - 10 Modelos Bases


Utiliza 15 sementes e 50 billboards200 nuvens - 20 FPS - 10 Modelos Bases

Nuvens de Chuva – Render Nuvens de Chuva - Natureza

1000 nuvens - 10 FPS - 10 Modelos Bases


Cirrus – Render Cirrus - Natureza

Utiliza 15 sementes e 50 billboards

Nimbus – Render Nimbus - Natureza


Nuvens de Chuva – Render Nuvens de Chuva - Natureza


Fractostratus – Render Fractostratus - Natureza

Avaliaçã

o

Qualitativ

a

Avaliação de Resultados:Avaliação quantitativa: Simulação de

multidões

Avaliação de Resultados:Avaliação quantitativa: Simulação de

multidões• A - Mean velocity on corridors without traffic jams;• B - Mean velocity on corridors with traffic jams;• C - Mean velocity on stairs without traffic jams;• D - Mean velocity on stairs with traffic jams;• E - Higher density• F - Global Evacuation Time

Tratando a Variabilidade dos SistemasAs diferenças fundamentais entre os dois

tratamentos (T. Filas e simulação):para a solução analítica o objetivo da

coleta e tratamento de dados é a determinação de valores que representam o comportamento médio das variáveis do sistema;

para a simulação o objetivo é compreender o comportamento dinâmico e aleatório das variáveis, com a intenção de incorporá-lo ao modelo.


Exemplo Prático

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Professor em época de prova, realizando atendimento de dúvida de alunos.

Objetivo?Realizar simulação manual do processo

apresentado.Determinar o tempo médio que um estudante passa

tirando dúvidas com o professor Determinar o percentual do tempo que o professor fica

ocupado tirando dúvidasDefinição - Professor e estudantes anciosos por tirar

dúvidas Excluindo os estudantes sem dúvidas do problema.


Estados do sistema!!!Número de estudantes a espera de atendimentoOcupação ou não do professor Galina

Mudança do estado!? Um estudante novo chega para atendimento Um estudante acaba de tirar suas dúvidas e parte do

sistema


Simulação Atendimento Aluno


ExercícioDados os seguintes tempos de chegada para um centro

de serviço único (0,2;0,6;2,2;2,6;3,0) e os tempos de serviço correspondentes (0,8;0,4;1,2;0,2;0,2), faça uma tabela para a simulação do sistema, com uma visão orientada a evento e uma outra orientada a processo, calculando quando o serviço começa, o tempo de partida, e o tempo de espera na fila de cada um dos cinco usuários. Sabendo que o tempo total de simulação é de 4,0 unidades de

tempo, calcule a utilização, o tempo médio de espera, o tamanho médio da fila, e a vazão do centro de serviço.


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