A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

FATEC 2010. Definindo Simulação de Sistemas Simulação implica na modelagem de um processo ou sistema, de tal forma que o modelo imite as respostas do.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "FATEC 2010. Definindo Simulação de Sistemas Simulação implica na modelagem de um processo ou sistema, de tal forma que o modelo imite as respostas do."— Transcrição da apresentação:

1 FATEC 2010

2 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]. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 2

3 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 ? 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 3

4 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 4

5 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 5

6 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 6

7 Modelos O 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 7

8 Modelos 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 8 Representação esquemática de um modelo de sistema Inferência

9 Tipos de Modelos e o Processo Decisório Modelos 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 9

10 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 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 10

11 Tipos de Modelos e o Processo Decisório Modelos Voltados à Comparação: Avaliar dos efeitos de mudanças sobre as variáveis de controle. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 11

12 Tipos de Modelos e o Processo Decisório Modelos Específicos Utilizados em situações específicas e únicas, mesmo considerando um baixo volume de recursos financeiros envolvido no processo decisório. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 12

13 Tipos de Modelos e o Processo Decisório Modelos Específicos Quando 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; 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 13

14 Tipos de Modelos e o Processo Decisório Modelos Genéricos Modelos que são usados periodicamente por longos períodos. Necessitam ser flexíveis e robustos. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 14 Exemplos Modelos sobre aplicações orçamentarias, baseadas em desempenho e projeções simuladas do futuro; Modelos para gerenciamento do tráfego sobre uma área em particular.

15 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 15

16 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 16

17 Modelos de Mudança Discreta ou Discretos 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 17

18 Modelos de Mudança Contínua ou Contínuos Nestes 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 dágua 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 18

19 Modelos de Mudança Contínua ou Contínuos 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 19

20 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; 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 20

21 Vantagens de Empregar a Simulação 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; 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 21

22 Vantagens de Empregar a Simulação 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 22

23 Desvantagens de Empregar a Simulação A 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 23

24 Passos na Formulação de um Estudo Envolvendo Modelagem e Simulação 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 24 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 Documentação Apresentação dos resultados Implementação

25 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; 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 25

26 Exemplo: Problema: Gerar imagens em computador que imitem xilogravuras reais

27 Modelagem: Estudo da realidade Identificação de requisitos Definição de parâmetros de entrada e saída Desenvolvimento do algoritmo (simulador)

28 Simulação: Levantamento de dados a serem usados no simulador Execução de simulações Geração de dados de saída

29

30 Avaliação de Resultados: Resultado do trabalho é uma imagem: Exemplo: renderização usando radiosidade

31 Validação de Resultados: Resultado do trabalho é uma imagem: Exemplo: renderização usando radiosidade Como avaliar?

32 Avaliação de Resultados: Resultado do trabalho é uma imagem: Exemplo: renderização usando radiosidade Como avaliar? Comparação visual com a realidade?

33 Avaliação de Resultados: Resultado do trabalho é uma imagem: Exemplo: renderização usando radiosidade Como avaliar? Qualidade Visual!

34 Avaliação de Resultados: Resultado do trabalho é um movimento: Exemplo: animação facial

35 Avaliação de Resultados: Resultado do trabalho é um movimento: Exemplo: animação facial Comparação com a realidade?

36 Avaliação de Resultados: Pode ainda depender do objetivo do sistema:

37 Avaliação de Resultados: Comparação com a realidade depende de como vamos comparar… Lado-a-lado…

38 Resultados - Céus Utiliza 15 sementes e 50 billboards200 nuvens - 20 FPS - 10 Modelos Bases1000 nuvens - 10 FPS - 10 Modelos Bases Cirrus – Render Cirrus - Natureza

39 Resultados - Céus Utiliza 15 sementes e 50 billboards Nimbus – Render Nimbus - Natureza 200 nuvens - 20 FPS - 10 Modelos Bases1000 nuvens - 10 FPS - 10 Modelos Bases

40 Resultados - Céus 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

41 Resultados - Céus Cirrus – Render Cirrus - Natureza Utiliza 15 sementes e 50 billboards Nimbus – Render Nimbus - Natureza 200 nuvens - 20 FPS - 10 Modelos Bases Nuvens de Chuva – Render Nuvens de Chuva - Natureza 1000 nuvens - 10 FPS - 10 Modelos Bases Fractostratus – Render Fractostratus - Natureza Avaliação Qualitativa

42 Avaliação de Resultados: Avaliação quantitativa: Simulação de multidões

43 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

44

45 Tratando a Variabilidade dos Sistemas As 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. 15/1/2014 Aula12-Modelagem e Simulação de Sistemas 45

46 Exemplo Prático 15/1/ Professor em época de prova, realizando atendimento de dúvida de alunos.

47 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 dúvidas Definição - Professor e estudantes anciosos por tirar dúvidas Excluindo os estudantes sem dúvidas do problema. 15/1/2014 Aula2-Modelagem e Simulação de Sistemas 47

48 Estados do sistema!!! Número de estudantes a espera de atendimento Ocupação 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 15/1/2014 Aula2-Modelagem e Simulação de Sistemas 48

49 Simulação Atendimento Aluno 15/1/2014 Aula2-Modelagem e Simulação de Sistemas 49

50 15/1/2014 Aula2-Modelagem e Simulação de Sistemas 50

51 Exercício Dados 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. 15/1/2014 Aula2-Modelagem e Simulação de Sistemas 51


Carregar ppt "FATEC 2010. Definindo Simulação de Sistemas Simulação implica na modelagem de um processo ou sistema, de tal forma que o modelo imite as respostas do."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google