Arena

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MODELAGEM COMPUTACIONAL
Prof. Janaína Stella de Sousa



REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA

Bibliografia Básica


FILHO, Paulo Jose De Freitas. Introdução à Modelagem e Simulação de Sistemas com Aplicações em Arena. 1ª ed. Florianópolis: Visual Books, 2001.

ANDRADE, Eduardo Leopoldino. Introdução a Pesquisa Operacional métodos e modelos para analise de decisão. 3ª ed. Rio deJaneiro: LTC, 2004.


GARCIA, Claudio. Modelagem e Simulação de Processos Industriais. 2ª ed. São Paulo: Edusp, 2006.


FREITAS FILHO, Paulo José. Introdução à modelagem e simulação de sistemas. 1ª ed. São Paulo: Visual Books, 2001.




Bibliografia Complementar






LACHTERMACHER, Gerson. Pesquisa Operacional na Tomada de Decisões. 1ª ed. Rio de Janeiro: Campus,2006.


RUMBAUGH, James. Modelagem e Projetos Baseados em Objetos. 1ª ed. São Paulo: Campus, 1994.

THIRY-CHERQUES, Hermano. Modelagem de projetos. 2ª ed. São Paulo: Atlas, 2004.



SOFTWARE

Para a resolução de problemas de Simulação de Filas será utilizado o software ARENA

















SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO



O termo simulação se refere aqualquer método que tenha como objetivo “imitar” um sistema real. A simulação normalmente é utilizada quando a análise do sistema real exige grande complexidade matemática ou dispêndio financeiro.


A simulação estuda o comportamento e reações de determinados sistemas por meio de modelos. Um bom exemplo de simulação é aquele usado na indústria aeronáutica, onde a aerodinâmica dos aviõesem projeto é testada em túneis de vento com o uso de pequenas maquetes que apresentam o mesmo formato do avião, ou seja, é o "modelo" do avião real.


A simulação de processos permite que se faça uma análise de sistemas sem a necessidade de interferir no mesmo. Todas as mudanças e consequências, por mais profundas que sejam, ocorrerão apenas com o modelo computacional e não com o sistemareal.


A simulação tem entre seus objetivos: analisar um sistema antes de sua implantação, melhorar um sistema já existente, compreender melhor o seu funcionamento, confrontar resultados e medir eficiências.


O Método de Monte Carlo, desenvolvido por um matemático polonês Stanislaw Ulam, é um método estatístico com aplicações em diversas áreas, como matemática, física,engenharia e biologia.


A Simulação de Monte Carlo é uma simulação estocástica, cujas variáveis que desejam ser estudadas são geradas com o auxílio de números aleatórios e distribuições de probabilidade. O emprego de distribuições de probabilidade visa reproduzir o comportamento aleatório dos sistemas reais no modelo de simulação



















EXERCÍCIO DE SIMULAÇÃOMANUAL 1


Uma máquina empilhadeira em um depósito tem a função de armazenar grandes volumes. São coletados no local os dados de tempo entre chegadas das cargas (TEC) e os dados de tempo de serviço (TS) gastos pela empilhadeira para se deslocar e guardar as cargas.

Executar simulação manual do sistema para 10 clientes com auxílio de uma tabela GNA e retirar estatísticas de interesse para osistema:
• Tempo médio no sistema
• Tempo médio de serviço
• Tempo médio de fila
• Ocupação do servidor, etc

TEMPO ENTRE CHEGADAS (TEC) - MIN
|12,0 |5,4 |10,9 |3,4 |4,3 |10,5 | |Total de dados = 60 |
| | | | | | ||Mínimo de 3,1 min e Máximo de 40,8 min |
| | | | | | | |Amplitude (máximo – mínimo) = 37,7 minutos |
| | | | | | | |Aproximação para o numero de classes = raiz quadrada do total de dados: raiz(60)...
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