Modelagem e simulação de sistemas

1. Modelagem e simulação de sistemas Suzana Dantas

2. O que vem a ser simulação de sistemas? • Chamada de Simulação Computacional de Sistemas ou simplesmente, SIMULAÇÃO • Utilização de técnicas matemáticas, empregadas em computadores digitais; • Permite imitar o funcionamento de praticamente qualquer tipo de operação ou processo do mundo real.

3. Um pouco de história.... • GPSS (1974) – 1ª linguagem de computador voltada à simulação de sistemas. • Shannon (1975) – “um modelo computacional é um programa de computador cujas variáveis apresentam o mesmo comportamento dinâmico e estocástico do sistema real que representa.” • Pedgen (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”

4. Resumindo... Simulação é: • Construção do modelo • Métodos experimentais: • Descrição do comportamento do sistema; • Construção e teorias e hipóteses considerando as observações efetuadas; • Utilização do modelo para previsão do comportamento futuro Por que simular? • Responder a perguntas do tipo: o que aconteceria se?

5. Modelos de otimização x Modelos de simulação: os modelos de simulação são executados. Os modelos de otimização são resolvidos! • A maioria dos modelos são do tipo entrada-saída; • Razões mais comuns para utilizar a simulação: • O sistema real não existe; • Experimentar com o sistema real é dispendioso; • Experimentar com o sistema real não é apropriado;

6. Definições: • Sistema: • conjunto de objetos, como pessoas ou máquinas, por exemplo, que atual e interagem com a intenção de alcançar um objetivo ou propósito lógico; • Modelo: • abstração lógica/matemática do sistema real que captura a essência do problema. • Inclui a descrição das variáveis entrada (param. de definição do sistema), variáveis de saída (param. de medição de desempenho) e a relação entre a entrada /saída • Experimentos: • geram várias instâncias das variáveis de entrada e saída, e a partir deles estima-se a avaliação de desempenho; • Avaliação de desempenho: • propriedades do sistema que são relevantes para o problema.

7. Modelos • A modelagem pressupõe • um processo de criação e descrição; • um determinado grau de abstração  simplificações sobre a organização e o funcionamento no mundo real. • Exemplos: modelos matemáticos, descritivos, estatísticos, entrada-saída, etc... • Classificação dos modelos de simulação: • Modelos voltados à previsão • Modelos voltados à investigação • Modelos voltados à comparação • Modelos específicos (curta utilização) • Modelos genéricos (longa utilização)

8. Vantagens da simulação • Um vez criado  reutilizado para diversas propostas; • A metodologia de análise utilizada na simulação permite a avaliação do sistema proposto; • Mais fácil de aplicar que os sistemas analíticos; • Menos simplificações que os sistemas analíticos; • Avaliações do sistema real sem que esse seja perturbado; • Identificação de gargalos; • Verificar como o sistema opera; • Verificar novas situações ... O que aconteceria se?

9. Desvantagens • A construção do modelo requer treinamento especial; Aprendizado. • Dois modelos construídos por dois indivíduos terão similaridades, mas não serão iguais; • Os resultados da simulação são, muitas vezes, de difícil interpretação; • A modelagem e a experimentação associadas a modelos de simulação consomem recursos, principalmente tempo.

10. 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.