SIMULAÇÃOProfessor: Adriano Benigno Moreira

Base de conhecimento

• Estatística.

• Pesquisa Operacional – PO.

• Linguagem de Programação – C.

Distribuição dos Pontos

• 1º Avaliação

– Atividade e Prova – 30 pontos

• 2º Avaliação

– Atividade e Prova – 30 pontos

• 3º Avaliação

– Prova - 40 pontos

Bibliografia

• Chwif, Leonardo; Medina, Afonso C. Modelagem e Simulação de Eventos Discretos: teoria e aplicações 2. ed São Paulo, 2007

• Freitas, Paulo José Filho. Introdução a Modelagem e Simulação de Sistemas ed. VisualBooks, Florianópolis, 2001

• Prado, Darci. Usando o Arena em Simulação. Editora DG, Belo Horizonte (MG), 1999

Atividade• 1º Trabalho

– Apresentar exemplos de simulação utilizando Softwares existentes no mercado.

• 2º Trabalho– Desenvolver um programa de simulação em linguagem C.

• 3º Trabalho– Visita a um empresa.

• 4º Trabalho– Desenvolvimento de uma aplicação utilizando software de simulação.

• Publicação de Artigo – Pontuação extra

Um pouco de História

Alan Mathison Turing

Proporcionou uma formalização do conceito de algoritmo e computação com a

máquina de Turing (1936).

1912 - 1954

Definição o que é simulação• Segundo Schriber: “Simulação implica na modelagem de um

processo ou sistema, de tal forma que o modelo imite as respostasdo sistema real numa sucessão de eventos que ocorrem ao longodo tempo”

• Schriber em sua definição não descreve que um processo desimulação deva utilizar o computador, pois na época ainda eracomum a utilização de modelos analógicos e físicos para seestudar o comportamento de sistemas. Hoje simulação é quasesinônimo de simulação computacional digital, na qual um modelocomputacional é executado. Thomas J. Schriber foi um dosdesenvolvedores do GPSS, primeira linguagem comercial decomputadores voltada à simulação de sistemas. GPSS, foidistribuído pela IBM meados de 1974.

Definição o que é simulação• Robert Shannon (1975) define como “Um modelo computacional é um programa

de computador cujas variáveis apresentam o mesmo comportamento dinâmico eestocástico do sistema real que representa”.

• Baseado na definição acima, Pegden (1991), apresenta uma definição maiscompleta abrangendo todo o processo de simulação. Ele cita que “Simulação é oprocesso de projetar um modelo computacional de um sistema real e conduzirexperimentos com este modelo com o propósito de entender seu comportamentoe/ou avaliar estratégias para sua operação”. Como se observa, o autor entende asimulação como um processo mais amplo, compreendendo não somente aconstrução do modelo, mas também, todo o método experimental que se segue,buscando, sobremaneira:– 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?• A simulação permite ao analista realizar estudos sobre os correspondentes

sistemas modelados para responder questões do tipo: “O que aconteceráse?”. O principal apelo ao uso dessa ferramenta, é tais questões podemser respondidas sem que os sistemas sob investigação sofram qualquerperturbação, uma vez que os estudos são realizados no computador. Asimulação permite que tais estudos sejam realizados sobre o sistemas queainda não existem, levando ao desenvolvimento de projetos eficientesantes que qualquer mudança física tenha sido iniciada. Este processofacilita a tomada de decisão levando em conta fatores como:

• - Permite considerarem níveis de detalhamento Jamais imaginados hápouco tempo atrás. (Permitindo que diferenças de comportamento, àsvezes sutis, venham a ser notadas. As abordagens tradicionais, aocontrário, empregam estudos preliminares estáticos e com tantassimplificações que, muitos projetos, depois de implementados, acabamsofrendo inúmeras modificações e adaptações.)

Por que Simular?

• A possibilidade do emprego de animações,permitindo que se visualize o comportamentodos sistemas durante as simulações.

• Economia de tempo e recurso financeiro nodesenvolvimento do projeto, comoconsequência direta, produtividade e lucro

• A percepção de que o comportamentomodelo simulado é muito semelhante ao dosistema real.

Por que Simular?Normalmente costuma-se desenvolver e experimentar com modelos de

simulação objetivando o encaminhamento de uma solução a um dadoproblema. As razões mais comuns para experimentar-se com modelossimulados são as seguintes:

• - O sistema real ainda não existe: nesse caso a simulação poderá serusada para planejar o futuro sistema. Um novo hospital, uma nova fábricaou um novo ambiente de suporte a negócios na Internet, por exemplo.

• - Experimentar com o sistema real é dispendioso: o modelo poderáindicar, com muito menos custo, quais os benefícios de se investir em umnovo equipamento, por exemplo;

• - Experimentar com o sistema real não é apropriado: um caso típico é oplanejamento do atendimento de situações de emergência, um desastreaéreo em um aeroporto, por exemplo. Toda logística para o acionamento eatuação de serviços prestados pela polícia, bombeiros, ambulância,emergência hospitalar, etc. podem ser modelados e tratados nocomputador. Não se pode provocar um desastre desse tipo para testarplanos de emergência.

Simulação não é

• Uma bola de cristal: Não pode prever o futuro. A simulação pode prever com certa confiança, é o comportamento de um sistema baseado em dados de entradas específicos e respeitando um conjunto de premissas.

• Um modelo matemático: Embora possamos utilizar fórmulas matemáticas em um modelo de simulação, não existe uma “expressão analítica fechada”, não pode ser reduzida a um simples cálculo ou fórmula matemática.

Simulação não é• Não é substituta do pensamento inteligente:

Segundo o princípio SINSFIT (Simulation Is NoSubstitute For Intelligent Thinking), pregado poralguns autores renomados da área, a simulaçãonão pode substituir o ser humano no processo detomada de decisão.

• Não é uma técnica de último recurso: No passadoera utilizada quando “todas as técnicas possíveisfalhassem”. Atualmente é uma das técnicas maisutilizadas na Pesquisa Operacional e na Ciênciada Administração.

Áreas de Aplicação• Sistemas de produção

- Manufatura e montagem, movimentação de peças e matéria-prima, alocação demão-de-obra, áreas de armazenagem, layout etc.

• Sistema de transporte e estocagem- Redes de distribuição e logística, armazéns e entrepostos, operações portuárias,transportes rodoviários e ferroviários, operações em aeroportos, etc.

• Sistemas computacionais- Redes de computadores, redes de comunicação, web sites, servidores de redes,arquitetura de computadores, sistemas operacionais, Gerenciadores de bases dedados etc.

• Sistemas administrativos- Seguradoras, operadores de crédito, financeiras.

• Sistemas de prestação de serviços diretos ao público:- Hospitais, bancos, centrais de atendimento, restaurantes industriais e tipo fastfood, serviços de emergência, serviços de assistência jurídica etc.

Softwares de simulação• O precursor, GPSS comentado anteriormente,

substituído por SIMAN/CINEMA desenvolvidopela Systems Modeling, que também produziu oARENA a partir de fins de 1993, que é hoje umdos softwares mais populares do mercado atualtanto no Brasil quanto no resto do mundo, temostambém @risc, Simul, Promodel, Crystal Ball. Omodelador também pode decidir em desenvolveruma aplicação para desenvolvimento do modelodesejado, utilizando uma linguagem: C, Pascal,Javal, ou uma outra linguagem que lhe atenda.

Vantagens da Simulação• Uma vez criado, um modelo de simulação pode ser utilizado inúmera

vezes para avaliar projetos e políticas propostas.

• A metodologia de análise utilizada pela simulação permite a avaliação de um sistema proposto, mesmo que os dados de entrada estejam, ainda, na forma de “esquema” ou rascunho.

• A simulação é geralmente, mais fácil de aplicar do que métodos analíticos.

• Enquanto os modelos analíticos requerem um número muito grande de simulações para torná-los matematicamente tratáveis, os modelos de simulação não apresentam tais restrições. Além disso, nos modelos analíticos, as análises recaem apenas sobre um número limitado de medidas de desempenho. Da maneira contrária, as informações geradas pelos modelos de simulação permitem a análise de, praticamente, qualquer medida concebível.

Vantagens da Simulação• Uma vez que os modelos de simulação podem ser quase tão detalhados quanto os sistemas

reais, novas políticas e procedimentos operacionais, regras de decisão, fluxos de informaçãoetc. podem ser avaliados sem que o sistema real seja perturbado.

• Hipóteses sobre como ou por que certos fenômenos acontecem podem ser testados paraconfirmação.

• O tempo pode ser controlado, comprimento ou expandido, permitindo produzir osfenômenos de maneira lenta ou acelerada, para que se possa melhor estudá-los.

• Pode-se compreender melhor quais variáveis são as mais importantes em relação àperformance e como as mesmas interagem entre si e com os outros elementos do sistema.

• A identificação de “gargalos”, preocupação maior no gerenciamento operacional de inúmerossistemas tais como fluxo de materiais, de informações e de produtos, pode ser obtida deforma facilitada, principalmente com a ajuda visual.

• Um estudo de simulação costuma mostrar como realmente um sistema opera, em oposição àmaneira com que todos pensam que ele opera.

• Novas situações sobre as quais se tenha pouco conhecimento e experiência podem sertratadas de tal forma que se possa ter, teoricamente, alguns preparação diante de futuroseventos. A simulação é uma ferramenta especial para explorar questões do tipo: “ O queacontecerá se?”

Desvantagens da Simulação• A construção de modelos requer treinamento especial. Envolve arte e, portanto, o

aprendizado se dá ao longo do tempo, com a aquisição de experiência. Doismodelos de um sistema construídos por dois indivíduos competentes terãosimilaridade, mas dificilmente serão iguais;

• Os resultados da simulação são, muitas vezes, de difícil interpretação. Uma vez queos modelos tentam capturar a variabilidade do sistema, é comum que existamdificuldades em determinar quando uma observação realizada durante umaexecução se deve a alguma relação significante no sistema ou a processosaleatórios construídos e embutidos no modelo;

• A modelagem e a experimentação associadas a modelos de simulação consomemmuitos recursos, principalmente tempo. A tentativa de simplificação namodelagem ou nos experimentos objetivando economia de recursos costumalevar a resultados insatisfatórios. Em muitos casos a aplicação de métodosanalíticos podem trazer resultados menos ricos e mais econômicos.