Técnicas de Simulação e Simulação Aplicada Carlos Antonio Fragoso.

Técnicas de Simulaçãoe

Simulação Aplicada

Carlos Antonio Fragoso

Modelagem e Simulação de Sistemas

• Referência Bibliográfica– Introdução à modelagem e simulação de sistemas– Freitas Filho– Editora Visual Books– Capítulo 1

Simulação• Schriber 1974

– 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

• Shannon 1975– Um modelo computacional é um programa de computador cujas

variáveis apresentam o mesmo comportamento dinâmico e estocástico o sistema real que representa

• Pegden 1990– Simulação é o processo de projetar um modelo computacional de um

sistema real e conduzir experimentos com este modelo com o propósito de entender seu comportamento e/ou avaliar estratégias para sua operação

Simulação• Processo mais amplo, não compreende somente a

construção do modelo, mas, também, todo o método experimental que serve para:– Descrever o comportamento do sistema– Construir teorias e hipóteses considerando as

observações efetuadas– Usar o modelo para prever o comportamento futuro,

isto é, os efeitos produzidos por alterações no sistema ou nos métodos empregados em sua operação

Por que simular ?

• O sistema real ainda não existe > planejar um futuro sistema

• Experimentar como o sistema real é dispendioso => investigar quais benefícios da aquisição de novo equipamento

• Experimentar como o sistema real não é apropriado

Sistema

• Taylor 1970– 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

Exemplos de sistemas• Sistemas de produção

– Manufatura e montagem– Movimentação de peças e matérias prima– Alocação de mão de obra– Áreas de armazenagem– Layout, etc

• Sistemas de transporte e estocagem– Redes de distribuição– Armazéns e entrepostos– Frotas, etc

• Sistemas computacionais– Redes de computadores– Redes de comunicação– Servidores de redes– Arquitetura de computadores– Sistemas operacionais– Gerenciadores de bases de dados, etc

Exemplos de sistemas• Sistemas administrativos

– Seguradoras– Operadores de crédito– Financeiras

• Sistemas de prestação de serviços diretos ao público– Hospitais– Bancos– Restaurantes industriais e tipo fast food– Serviços de emergência (polícia, bombeiros, etc)– Serviços de assistência jurídica, etc

Sistema de mundo real

Modelos

• Modelagem é um processo de criação e descrição, envolvendo um determinado grau de abstração que, na maioria das vezes, acarreta numa série de simplificações sobre a organização e o funcionamento do sistema real => relações matemáticas ou lógicas => modelos

Modelo de SimulaçãoEntradas

(Dados)

Saídas

(Respostas)

Classificação de modelos de simulação

• Modelos voltados à previsão• Modelos voltados à investigação• Modelos voltados à comparação• Modelos específicos• Modelos genéricos

Passos na formulação de um estudo envolvendo modelagem e simulaçãoEtapa de

Planejamento Etapa de Modelagem

Tomada de decisão e conclusão do projeto

Etapa de ExperimentaçãoFormulação e

Análise do problema

Planejamentodo projeto

Formulação doModelo conceitual

Coleta macrode informações

Coleta de Dados

Tradução do Modelo

Verificação eValidação do modelo

Projeto experimental

Experimentação

Análise estatística dos resultados

Comparação e Identificação das melhores soluções

Documentação eApresentação dos resultados da implementação









Coleta de Dados




Experimentação




. Por que o problema está sendo estudado?

. Quais serão as respostas que o estudo espera alcançar ?. Quais são os critérios para avaliação da performance do sistema ?. Quais são as hipóteses e prerrogativas ?. Quais restrições e limites são esperados das soluções obtidas ?









Coleta de Dados




Experimentação




. Existem recursos disponíveis para a realização do projeto ?. Definir os cenários que serão investigados. Realizar um cronograma e definição dos custos das atividades do projeto









Coleta de Dados




Experimentação




. Qual a estratégia de modelagem ? Discreta ? Contínua ? Uma combinação ?. Qual a quantidade de detalhes deve ser incorporada ao modelo ?. Como o modelo reportará os resultados ? Relatórios pós-simulação ? Animação durante a execução ?. Que nível de personalização de cenários e ícones de entidades e recursos deve ser implementado ?. Que nível de agregação dos processos (ou de alguns) deve ser implementado ?. Como os dados serão colocados no modelo ? Manualmente ? Leitura de arquivos ?









Coleta de Dados




Experimentação




. Quais são as relações e regras que conduzem a dinâmica do sistema ? (O uso de diagrama de fluxos é comum para facilitar a compreensão destas inter-relações ). Quais são as fontes dos dados necessários à alimentação o modelo ?. Os dados já se encontram na forma desejada ? (O mais comum é os dados disponíveis na forma de média). E quanto aos dados relativos a custos e finanças ?









Coleta de Dados




Experimentação




Esta fase será realizada após a coleta macro de informações









Coleta de Dados




Experimentação




. Quem fará a tradução do modelo conceitual para a linguagem de simulação ?. Como será realizada a comunicação entre os responsáveis pela programação e a gerência do projeto ?. E a documentação ? Os nomes de variáveis e atributos estão claramente documentados ?









Coleta de Dados




Experimentação




. O modelo gera informações que satisfazem aos objetivos do estudo ?. As informações geradas são confiáveis ?. A aplicação de testes de consistência e outros confirma que o modelo está isento de erros de programação ?









Coleta de Dados




Experimentação




. Quais os principais fatores associados aos experimentos ?. Em que níveis devem ser os fatores variados, de forma que se possa melhor avaliar os critérios de desempenho ?. Qual o projeto experimental mais adequado ao quadro de respostas desejadas ?









Coleta de Dados




Experimentação




É a execução da simulação para gerar dados desejados e para realizar as análises de sensibilidade









Coleta de Dados




Experimentação




. O sistema modelado é do tipo terminal ou não terminal ?. Quantas replicações são necessárias ?. Qual deve ser o período simulado para que se possa alcançar o estado de regime ?. E o período de warm-up ?









Coleta de Dados




Experimentação




. Como realizar este tipo de análise ?

. Como proceder para comparar alternativas com um padrão ?. Como proceder para comparar todas as alternativas entre si ?. Como identificar a melhor alternativa de um conjunto ?. Como garantir estatisticamente os resultados ?









Coleta de Dados




Experimentação




Documentação:

. Descrição dos objetivos e hipóteses levantadas. Conjunto de parâmetros de entrada utilizados. Descrição das técnicas e métodos empregados na verificação e na validação do modelo. Descrição do projeto de experimentos e do modelo fatorial de experimentação adotado. Resultados obtidos e descrição dos métodos de análise adotados









Coleta de Dados




Experimentação




Apresentação dos resultados:

. Restabelecimento e confirmação dos objetivos do projeto. Quais problemas foram resolvidos ?. Rápida revisão da metodologiaBenefícios alcançados com a(s) solução (ões) proposta(s). Considerações sobre o alcance e precisão dos resultados. Alternativas rejeitadas e seus motivos. Animações das alternativas propostas quando cabíveis. Estabelecimento de conexões entre o processo e os resultados alcançados com o modelo simulado e outros processos de reengenharia ou de reformulação existentes no negócio. Assegurar que os responsáveis pelo estabelecimento de mudanças organizacionais ou processuais tenham compreendido a abordagem utilizada e seus benefícios. Tentar demonstrar que a simulação é a espécie de ponte entre a idéia e sua implementação

Erros mais comuns na abordagem via simulação

• Pouco conhecimento ou pouca afinidade com a ferramenta utilizada

• Objetivos com pouca clareza ou definição• Construção de modelos muito detalhados• Realização de conclusões com base em uma

única replicação

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