Modelagem e Simulação de Sistemas - Conceitos e Terminologias

E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Conceitos e terminologias Módulo 3 Modelagem e Simulação de Sistemas Professora Kassia Tonheiro Rodrigues E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G 1 Definições importantes para estudo de Simulação 2 Classificação de modelos de simulação 3 Exemplo do posto de lavagem de automóveis Nesta aula E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Terminologia básica utilizada Para que o modelo computacional evolua dinamicamente uma das soluções encontradas foi construir programas orientados a eventos A medida da passagem do tempo determinados acontecimentos eventos provocam alternações em alguns elementos do programa variáveis de estado Os quais são responsáveis por informar a ocorrência de mudanças nas condições que envolvem o modelo E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Variáveis de estado As variáveis cujo os valores determinam o estado de um sistema são conhecidas como variáveis de estado Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Exemplos Na fábrica o número de peças esperando para serem processadas na máquina fila da máquina ou ainda o estado da máquina ocupada ou livre No banco número de clientes esperando na fila do caixa No servidor número de tarefas aguardando na fila da CPU número de tarefas já atendidas etc Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Eventos São acontecimentos ocorrências programados ou não os quais quando ocorrem provocam uma mudança de estado em um sistema TODA MUDANÇA DE ESTADO É PROVOCADA PELA OCORRÊNCIA DE UM EVENTO Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Exemplos Uma chegada de peças de clientes ou de tarefas respectivamente em cada um dos sistemas Um início de processamento pela máquina pelo caixa ou pela CPU respectivamente em cada um dos sistemas Uma saída de peças de clientes ou tarefas respectivamente em cada um dos sistemas Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Entidades Uma entidade representa um objeto que necessita de uma clara e explícita definição Ela pode ser dinâmica movendose através do sistema ou estática servindo a outras entidades Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Exemplos de entidades dinâmicas as peças que se movem pela fábrica os clientes chegando e saindo da fila do caixa no supermercado ou as tarefas que chegam e saem da CPU depois de processadas Exemplos de entidades estáticas a máquina o caixa e o CPU Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Atributos São as características próprias das entidades Entidades semelhantes possuem os mesmos atributos Os valores dos atributos é o que as diferenciam entre sí Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Exemplo Se em um modelo de simulação eu trabalho com peças e se tais entidades possuem diferenças entre si e necessitam ser processadas em máquinas diferentes do sistema alguns atributos podem as diferenciar TAIS COMO CÓDIGO NÚMERO OU TIPO DE PEÇAS Entidades com atributos diferentes devem ser tratadas separadamente Exemplo cálculo de tempo de processamento de peças E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Recurso Um recurso é considerado uma entidade estática que fornece serviços às entidades dinâmicas Pode ter capacidade de servir uma ou mais entidades dinâmicas ao mesmo tempo Se uma entidade dinâmica não puder se apoderar de um recurso solicitado ela deverá aguardar por ele em uma fila Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Filas de recursos O processamento de uma fila ou a forma como ela será gerenciada depende das políticas operacionais adotadas no sistema ou no modelo que o representa A política mais comum é a FIFO first in first out Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Atividades Em simulação uma atividade corresponde a um período de tempo predeterminado Logo uma vez iniciada seu final pode ser programado Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Exemplo O tempo necessário a um serviço poderá ser de 5 min para cada entidade ou de 5 min para a entidade A e 8 min para entidade B Poderá ser aleatório de acordo com uma distribuição de probabilidade Ou seja pode também estar associado a uma distribuição Normal com média de 10 min e desviopadrão de 1 min E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Período de espera A espera é um período sobre o qual em geral não se tem controle se o modelo contiver variáveis aleatórias Uma vez iniciada não se pode programar seu fim Conceitos E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Exemplo Uma entidade entra em uma fila de espera por um recurso O tempo que a mesma ficará retida na fila dependerá da soma dos tempos de processamento das outras entidades que se encontram na fila ou em processo E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Tempo real Simulado e Tempo de simulação Cuidado com a relação entre tempo do sistema real simulado e o tempo de simulação tempo necessário a execução de um experimento no computador E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Exemplo Na simulação de um modelo de uma rede de computadores as unidades de tempo admitidas para as entidades pode ser de milisegundos tempo simulado Se no modelo o número de entidade e o número de processos a que estas devem ser submetidas for grande o tempo devotado ao CPU para realizar essa tarefa tempo de simulação irá exceder o tempo simulado E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G 20 Classificação de modelos de simulação E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G 21 E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G a Estáticos ou dinâmicos Denominamse modelos estáticos os que tem como principal objetivo representar o estado de um sistema em UM INSTANTE ou que em suas formulações não se considera a variável tempo t Já os modelos dinâmicos são formulados para representarem as alterações de estado do sistema ao longo da contagem do tempo de simulação Classificação de modelos de simulação E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G b Determinístico ou estocástico No modelo determinístico as suas formulações não fazem uso de variáveis aleatórias de entrada Por outro lado os modelos estocásticos empregam uma ou mais variável aleatória Classificação de modelos de simulação E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G c Discretos ou contínuos Modelos discretos são aqueles em que o avanço da contagem de tempo na simulação se dá na forma de incrementos cujos valores podem ser definidos em função da ocorrência dos eventos ou pela determinação de um valor fixo Já nos modelos contínuos o avanço da contagem de tempo na simulação é contínua o que possibilita determinar os valores das variáveis de estado a qualquer instante Classificação de modelos de simulação E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Modelos voltados a previsão A simulação pode ser usada para prever o estado de um sistema em algum ponto no futuro baseado nas suposições sobre seu comportamento atual e de como continuará se comportando ao longo do tempo Modelos de previsão do clima e modelos de previsão de demanda são exemplos clássicos Classificação de modelos de simulação E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Modelos voltados a comparação Avaliar os efeitos de mudanças sobre as variáveis de controle Exemplo melhores soluções de layout determinação do melhor tamanho de lote de fabricação Classificação de modelos de simulação E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Modelos específicos Utilizado em situações específicas e únicas mesmo considerando um baixo volume de recursos financeiros envolvido no processo decisório Exemplo são decisões como quando e qual tipo de equipamento novo deve ser comprado quando e como reorganizar os recursos voltados ao atendimento de clientes fila em bancos hospitais supermercados etc Classificação de modelos de simulação E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Modelos genéricos Modelos que são usados periodicamente por longos períodos Necessitam ser flexíveis e robustos Exemplo modelo sobre aplicações orçamentárias baseadas em desempenho e projeções simuladas do futuro e Gerenciamento de tráfego sobre uma área em particular Classificação de modelos de simulação E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G 29 Exemplo Posto de serviços de lavação de automóveis E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Imagine um posto de lavagem de automóveis com as seguintes características Como tratar e analisar o problema E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Dependendo do dia da semana e da hora escolhida é possível que ao chegar ao posto um cliente encontre o mesmo ocupado Prevendo tal situação o proprietário criou uma área de espera na qual os clientes podem aguardar por ordem de chegada pelo momento de serem atendidos para no máximo quatro automóveis Como tratar e analisar o problema E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Considere que o proprietário esteja disposto a realizar alguns estudos deste sistema visando melhorar o atendimento ao público principalmente nos fins de semana Algumas das dúvidas que tem sido por ele levantadas com respeito ao funcionamento de seu negócio são as seguintes 1 Será que a área de espera disponível para no máximo quatro automóveis é suficiente para acomodar a clientela do sábado pela manhã ou estou perdendo clientes por falta de espaço 2 Será que os serviços estão sendo prestados em tempo aceitável de tal forma que os clientes não fiquem muito tempo no sistema 3 Será que é necessário contratar um operador auxiliar para este período de alta demanda Como tratar e analisar o problema E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Para que se possa efetivamente estudar este sistema por meio de um modelo é fundamental que duas informações básicas estejam disponíveis 1 Com que frequência ocorre à chegada de carros para serem servidos 2 Qual o tempo necessário para completar o serviço Segundo observações pessoais do proprietário no sábado pela manhã período considerado crítico os automóveis chegam mais ou menos a cada 10 min enquanto que o tempo de atendimento é de aproximadamente 15 min No entanto segue afirmando às vezes é ao contrário O operador leva cerca de 10 min para lavar e os carros demoram mais para chegar Como tratar e analisar o problema E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G No primeiro caso só o emprego do bom senso não permite ao decisor prever efetivamente o que irá acontecer com o sistema É necessário que este use um pouco de imaginação para adivinhar o futuro Emprego da Achometria E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Considerando as únicas informações disponíveis isto é as observações pessoais do proprietário as duas situações possíveis são apresentadas Situação TEC Tempo Entre Chegadas TS Tempo de Serviço A 10 min aprox 15 min B 10 min 10 min Emprego da Achometria E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Na situação A é possível verificar que como os automóveis chegam mais rápidos do que podem ser servidos é muito alta a possibilidade de ocorrerem congestionamentos Assim considerando este possível cenário as decisões poderiam ser por exemplo 1 Aumentar a área de espera alugando um terreno vizinho por exemplo ou 2 Contratar mais um empregado e comprar mais um elevador hidráulico ou 3 Ambas as medidas acima Emprego da Achometria E n g e n h a r i a d e P r o d u ç ã o F A E N G Já diante da situação B o que pode ser verificado é que o sistema apresenta uma certa FOLGA isto é como o tempo de atendimento é menor pelo menos na maioria das ocorrências segundo as observações do proprietário do que os tempos decorridos entre as chegadas raramente ocorrerão filas de espera Neste caso a decisão do proprietário seria NÃO TOMAR NENHUMA MEDIDA Como decorrência destas possíveis situações poucas informações adicionais podem ser obtidas Emprego da Achometria