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Simulação de Sistemas Prof. MSc Sofia Mara de Souza AULA3.

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1 Simulação de Sistemas Prof. MSc Sofia Mara de Souza AULA3

2 Simulação de Sistemas Discretos n Entidades –objetos de interesse em um sistema. –Permanentes: existem durante todo o experimento. caixas de supermercado, processadores –Temporárias: criadas e destruídas durante o experimento. clientes, processos

3 Simulação de Sistemas Discretos n Atributos –denotam propriedades das entidades. clientes do supermercado: n° de itens comprados, forma de pagamento, etc. caixas do supermercado: tempo gasto para atendimento, ocupação (livre/ocupado), etc. n Conjuntos –grupos de entidades que compartilham propriedades ou se relacionam. clientes do supermercado em uma mesma fila

4 Simulação de Sistemas Discretos n Estado do sistema é definido por: –conjunto de entidades existentes –valores atuais dos atributos das entidades –composição atual dos conjuntos. n Evento –alteração instantânea no estado do sistema.

5 Simulação de Sistemas Discretos n Tempo real –tempo no sistema real, na natureza, medido com um relógio real. n Tempo do modelo –tempo medido com um relógio modelado pela simulação. –controlado por uma variável do programa de simulação.

6 Tipos de Eventos n Eventos que alteram valores de atributos de entidades. –mudança de sinal em um semáforo n Eventos que iniciam ou terminam atividades. –cliente começa a ser atendido pelo caixa n Eventos que criam ou destróem uma entidade temporária. –cliente chega ao supermercado –cliente deixa o supermercado

7 Tipos de Eventos n Eventos que adicionam ou removem entidades de conjuntos. –cliente entra na fila do caixa –cliente sai da fila do caixa n Obs.: um evento pode ser de vários tipos ao mesmo tempo.

8 Sistema e Ambiente n Sistema fechado –modelo engloba o sistema e o ambiente. –modelo explica todo o universo de interesse. –logo, eventos são conseqüências de eventos anteriores produzidos pelo próprio modelo. –ambiente é menos detalhado que o sistema.

9 Sistema e Ambiente n Sistema aberto –modelo não explica o que ocorre no ambiente. –ambiente se reflete no sistema através de eventos exógenos.

10 Sistema e Ambiente n Eventos exógenos –modelam atividades não controladas pelo modelo. cliente entra no supermercado n Eventos endógenos –definidos internamente pelo modelo como conseqüência de eventos anteriores. entrada de cliente na fila do caixa, saída de cliente do supermercado

11 Geração de Eventos n Exógenos –Geração prévia à experimentação. eventos são definidos durante a coleta de dados. armazenamento de um volume muito grande de informações. programa de simulação acessa os dados à medida que o tempo do modelo é incrementado. utilizado quando eventos não seguem alguma regra ou em simulação determinística. –benchmarks, chegada de instruções de uma máquina

12 Geração de Eventos –Geração iterativa eventos gerados durante a simulação. cada evento prepara a geração do evento seguinte. utilizado quando eventos seguem uma regra conhecida, ou seguem uma distribuição de probabilidade, simulação estocástica. eventos não são armazenados previamente. –simulação do supermercado, eventos são chegadas de clientes, tempo entre clientes segue distribuição de probabilidade, cada evento calcula o intervalo de tempo até o evento seguinte.

13 Algoritmo de Simulação

14 Implementação do Modelo n Estruturas de dados para representar as entidades. n Programar algoritmo de simulação e geração de relatórios. –o algoritmo pode ser independente do modelo. n Programar rotinas que correspondem às ações a serem executadas em cada evento. –as rotinas são dependentes do modelo.

15 Implementação do Modelo n Rotinas: –processamento do evento atualização do estado geração de eventos endógenos –geração de eventos exógenos –coleta de estatísticas e geração de relatórios específicos –inicialização do modelo criar entidades e inicializar valores geração do primeiro evento exógeno inicializar tempo do modelo

16 Implementação do Modelo n Comparação entre linguagens –Linguagens de programação de propósito geral. é necessário programar o algoritmo de simulação. lógica do algoritmo de simulação e ações específicas do modelo se misturam.

17 Implementação do Modelo –Linguagens de simulação. algoritmo de simulação está pronto. geração de relatórios genérica está pronta. distribuições de probabilidade embutidas. suporte à coleta de dados e análise estatística. suporte a diferentes abordagens de modelagem.


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