Simulação de Sistemas

Prof. MSc Sofia Mara de SouzaAULA2

Projeto de Simulação

Revisão de conceitos básicos Processo de simulação Etapas de projeto Cuidados ao desenvolver projetos de

simulação

Visão Geral Codificação do modelo representa apenas

30% a 40% do esforço total em um estudo de simulação.

Elementos de um estudo bem sucedido:– conhecimento de metodologias de simulação,

modelos estocásticos, probabilidade e estatística;– formulação correta do problema;– boas informações sobre o funcionamento do

sistema e sua lógica;

Visão Geral

– escolha do software de simulação adequado;– utilização de procedimentos estatísticos

apropriados para interpretação dos resultados. Falhas mais comuns:

– não definição de objetivos claros e precisos;– uso de simulação quando outra abordagem

mais simples é suficiente;

Visão Geral

– uso de nível não apropriado de complexidade do modelo;

– má interpretação dos resultados.

Etapas de Projeto de Simulação

Formulação do problema Definição do sistema Decisão do uso de simulação Formulação do modelo Preparação dos dados Implementação do modelo Verificação e Validação do modelo

Etapas de Projeto de Simulação

Planejamento estratégico Planejamento tático Experimentação Análise dos resultados da simulação Documentação Implementação dos resultados

Etapas de Projeto de Simulação

Formulação do Problema

Estabelecer objetivos do estudo.– como o modelo será utilizado no processo

de decisão?– quem serão os usuários finais do modelo?

Projeto de um novo sistema ou análise de um sistema existente?

Nível de detalhamento do modelo depende das respostas das questões.

Definição do Sistema

Determinar limites do sistema.– fronteira sistema X ambiente

Identificar componentes básicos do sistema.– o que pode ser abstraído?– identificar funções dos componentes.– identificar relações entre componentes.

Decisão do uso de simulação

Análise da relação custo-benefício das alternativas para o estudo.– custo do modelo poder ser elevado.– quais benefícios esperados a curto, médio

e longo prazo? Estudar alternativas à simulação.

– modelos analíticos– benchmarks ...

Formulação do Modelo

Definir objetivos precisos. Coletar dados sobre a operação do

sistema e sua lógica de controle.– não-trivial para sistemas não-

automatizados.– consultar diversas pessoas envolvidas.– informações obtidas são incompletas e

não formalizadas.

Formulação do Modelo

Desenvolver uma especificação funcional completa do modelo.– especificar componentes, variáveis,

relações a serem incluídas;– definir entradas e saídas;– definir a lógica de controle.

Preparação dos Dados

Obter informações que permitam estabelecer ou confirmar as relações entre os componentes do modelo.

Obter dados de entrada para os experimentos.

Obter dados de saída para o processo de validação do sistema.

Preparação dos Dados

No caso de modelos estocásticos:– Utilizar arquivos de dados obtidos

experimentalmente?– Utilizar números randômicos segundo

distribuições de probabilidade?• Não simula apenas o passado.• É mais eficiente computacionalmente.• Permite variar parâmetros.

Preparação dos Dados

Dados obtidos experimentalmente poderiam vir de alguma distribuição de probabilidade?

Existe uma relação entre as variáveis? Utilizar métodos estatísticos adequados

para a coleta e preparação dos dados.

Implementação do Modelo Selecionar plataforma de software:

– linguagem de programação de propósitos gerais;

– linguagem de simulação de propósitos gerais;– pacote de simulação específico.

Codificar o modelo na plataforma escolhida.

Verificar correção do modelo.

Verificação e Validação do Modelo Verificação: o programa realiza o que

se espera do modelo? Validação: o modelo se comporta como

o sistema real?

Realidade Modelo Programa

validação verificação

Verificação e Validação do Modelo Verificação do modelo:

– assegurar que o código é uma implementação correta do modelo.

– uso de depuração e animação.– verificar os casos extremos.

Verificação e Validação do Modelo Validação do modelo:

– análise de sensibilidade à variação dos parâmetros.

• se a variação é grande, refinar o modelo.

– alternativas de validação• comparar com sistema existente.• comparar com sistema similar.• como validar se o modelo é inédito?

Verificação e Validação do Modelo Provar um modelo de forma absoluta

tem custo proibitivo.– Provar um modelo para os objetivos e

condições desejados.

Planejamento Estratégico Objetivos:

– planejar o conjunto de experimentos;– minimizar número de experimentos.

Fatores são variáveis externas que influenciam o resultado.– Quantitativos: valores podem ser medidos

em escalas. Ex.: velocidade, custo, tempo– Qualitativos: valores não têm magnitude.

Ex.: políticas, regras, áreas geográficas Cada fator tem um número de níveis.

Planejamento Estratégico

Planejamento depende:– número de fatores;– número de níveis por fator;– das interações entre os fatores;– das limitações de tempo de CPU e custo

do experimento;– da precisão desejada dos experimentos.

Planejamento Tático Objetivos:

– planejar cada experimento;– minimizar tempo de cada experimento.

Questões importantes:– inicialização do modelo

• situação de não-operação / regime permanente

– tamanho das amostras• aumento permite calcular médias mais próximas

da realidade

– número de replicações de cada experimento• técnicas de redução da variância e auto-

correlação (atingir regime permanente)

Planejamento Modelo de simulação produz uma

estimativa estatística do parâmetro de interesse. Para o experimento ser estatisticamente correto, definir:– duração de cada execução;– quantas vezes repetir o experimento;– condições iniciais de cada replicação;– qual o tempo de execução necessário para o

modelo começar a gerar estimativas válidas?

Experimentação

Conduzir sessões de simulação. Definição do estado inicial. Definição dos estímulos externos nos

modelos determinísticos.

Análise dos resultados

Resultados são úteis?– Resultados desejados devem ter sido

previstos no modelo.– Análises estatísticas posteriores à

experimentação.• Uso de pacotes estatísticos.

Formas de visualização dos dados coletados: gráficos, diagramas, tabelas, animações.

Documentação

Documentar os passos do projeto para facilitar novas extensões ao modelo e para o próprio uso correto do modelo.

Documentação da apresentação e interpretação dos resultados para os “tomadores de decisão”.

Implementação dos Resultados

Tomada de decisão como resultado final do projeto de simulação.

Os usuários precisam entender os resultados obtidos na simulação do sistema.