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Simulação de Sistemas Antonio J. Netto AULA1. Introdução n O que é Simulação? n Quais os usos da Simulação? n Modelos de Simulação n Ferramentas de Simulação.

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1 Simulação de Sistemas Antonio J. Netto AULA1

2 Introdução n O que é Simulação? n Quais os usos da Simulação? n Modelos de Simulação n Ferramentas de Simulação

3 Definição de Simulação n Processo de projetar modelos de um sistema (ou processo), e conduzir experimentos com esses modelos com o propósito de entender o comportamento do sistema ou avaliar várias estratégias para a operação do sistema Shannon. n Simulação envolve: –modelagem –experimentação

4 Definição de Simulação n Sistema: –refere-se, geralmente, a uma coleção de entidades (pessoas, equipamentos, métodos,...) com um conjunto de regras bem definidas entre elas.

5 Definição de Modelo n Modelo é uma representação de um objeto, sistema ou idéia em uma forma diferente da entidade propriamente dita. n A definição engloba: –modelos físicos em pequena escala Ex.: modelos de barragens em escala natural Ex.: simuladores de vôo –modelos matemáticos sistemas de equações (analítico) programas de computador (numérico/algorítmico)

6 Usos da Simulação n Justificativas para o crescente uso da simulação: –grande complexidade dos sistemas atuais –redução nos custos computacionais –avanços na Engenharia de Software –disponibilidade de novos recursos gráficos

7 Usos da Simulação n Administração –planejamento da produção de fábricas n Economia –modelos macroeconômicos n Engenharia elétrica –circuitos eletrônicos n Engenharia de transportes –controle de tráfego n Biologia e medicina –propagação de doenças endêmicas –crescimento populacional das espécies

8 Usos da Simulação n Ciências sociais –crescimento demográfico n Política –jogos de guerra n Computação –organização de computadores –circuitos lógicos –redes de computadores –sistemas de bancos de dados

9 Quando usar Simulação n No projeto de sistemas ainda não existentes, quando a construção de protótipos para a verificação da correção do projeto ou avaliação de propriedades tem custo muito elevado. –circuitos integrados, supercomputadores, aviões n Para a compreensão e análise de sistemas existentes. –variar parâmetros para análise de diferentes estratégias de operação dos sistemas –avaliação de desempenho de sistemas de computação, quando não há modelos analíticos adequados n Quando a experimentação com o sistema real é impossível. –centrais nucleares

10 Quando usar Simulação n Para compreensão ou expansão da escala de tempo. –fenômenos econômicos e demográficos –fenômenos nucleares n Para treinamento e instrução. –simuladores de vôo –simuladores de jogos

11 Observações n Para conduzir uma boa simulação: –possuir conhecimentos sobre metodologias de simulação; –formular o problema corretamente; –obter informações consistentes sobre os procedimentos operacionais do sistema; –modelar adequadamente os fenômenos aleatórios do sistema em estudo; –escolher o software mais adequado e utilizá-lo de forma correta; –estabelecer a validade e credibilidade do modelo; –utilizar procedimentos estatísticos adequados para analisar os resultados.

12 Modelos de Simulação n Contínuos X Discretos –simulação contínua as variáveis do sistema têm valores que variam continuamente ao longo do tempo. equações fornecem o valor das variáveis em todos os instantes de tempo. –reações químicas, crescimento de população, modelos econométricos

13 Modelos de Simulação –simulação discreta as variáveis do sistema têm valores definidos apenas em instantes de tempo nos quais ocorrem eventos. evento é uma alteração no valor de uma ou mais variáveis –sistemas de manufatura, controle de tráfego comportamento do modelo é dado por um conjunto de regras que determinam: –o tempo do próximo evento –as alterações nos valores das variáveis

14 Modelos de Simulação n Estocásticos X Determinísticos –modelo estocástico: uma ou mais variáveis assumem valores de acordo com distribuições de probabilidade. avaliação de desempenho de sistemas de computação –modelo determinístico: variáveis seguem seqüências de valores conhecidos simulação da execução de um programa em um computador

15 Limites da Simulação n Os resultados são fortemente dependentes dos dados de entrada. –dados errados = saída errada n Modelos estocásticos –dependência da qualidade dos dados tamanho das amostras adequação das distribuições de probabilidade n Modelos determinísticos –simulação comprova comportamento apenas para os casos simulados –cobertura exaustiva (e mesmo parcial aceitável) pode requerer tempo proibitivo

16 Limites da Simulação n Desenvolvimento de bons modelos é caro e consome muito tempo. n Simulação é imprecisa, pois trabalha sobre modelos. n Simulação pode consumir grande tempo de processamento –necessidade de muitos experimentos (para cobrir as combinações de condições operacionais) –necessidade de muitas replicações (para atingir valores estatísticos)

17 Ferramentas de Simulação n Linguagens de programação de propósito geral –Fortran, C, Pascal, Java –disponíveis para todas as plataformas –alta flexibilidade, bibliotecas de simulação n Linguagens de simulação –GPSS, SimsScript, Siman, Simula, GASP –diminuem o tempo de programação –estruturas pré-existentes para modelagem

18 Ferramentas de Simulação n Ambientes de simulação –engloba a descrição do modelo, controle da simulação e coleta e visualização de estatísticas. –propósito geral: MicroSaint, PowerSim, Simul8, VSE –propósito específico: Taylor, ProModel, WaterMod


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