O que é Simulação

PLANO DE ESTUDOS DE SIMULAÇÃO
2016.02
Prof. Dr. Marcelo Xavier Guterres
MÓDULO 01- O que é Simulação
1. Introdução;
2. Modelos
simbólicos,
Icônicos
diagramáticos;
3. Modelos matemáticos ou analíticos;
4. Modelos de simulação;
5. Aplicações da Simulação;
6. A metodologia da simulação;
7. Exercícios de revisão;
ou
MÓDULO 02 – Modelagem dos Dados de
entrada
1. Introdução;
2. Coleta de dados;
3. Tratamento dos Dados;
4. Teste de aderência: Os dados de
ajustam a distribuição escolhida?
5. Utilizando software de ajuste de dados
(fitting): O que é p-value;
6. Outras formas de modelagem de dados;
7. Exercícios de revisão;
MÓDULO 03 – Bases Matemáticas para a
simulação
1. Números aleatórios:
1.1 Propriedades;
2. Algoritmos para a geração de
números pseudoaleatórios:
2.1 Método do meio quadrado;
2.2 Método do meio produto;
2.3 A constante multiplicativa;
2.4 Método Aditivo congruencial;
2.5 Método Linear congruencial;
3. Testes de aleatoriedade:
3.1 Teste do Qui-Quadrado;
3.2 Teste do Kolmogorov-Smirnov
4. Exercícios de revisão
MÓDULO 04 – Elaboração do Modelo
Conceitual
1. Abstração e modelos abstratos;
2. Diagrama de ciclos de atividades;
3. Visão de processos;
4. Especificação de modelos de simulação;
5. Exercícios de revisão;
MÓDULO 05 – Simulação de Monte Carlo
1. Conceito fundamental;
2. Procedimentos para realização de
uma simulação Monte Carlo;
3. Integração por Monte Carlo;
4. Simulação de um problema de
estoque;
5. Simulação de um problema de Fila;
6. Exercícios de revisão
MÓDULO 06 – Verificação e Validação dos
Modelos
1. Introdução;
2. Verificação e validação;
3. Técnicas de verificação;
4. Técnicas de validação;
5. Validade dos dados;
6. Exercícios de revisão;
MÓDULO 07 – Dimensionando
aquecimento e replicações
1. Introdução;
2. Medidas de desempenho;
3. Replicação e rodada;
4. Regime transitório vs. Regime
permanente;
5. Simulação terminal vs. Simulação não
terminal;
6. Exercícios de revisão;
MÓDULO 08 – Análise dos Resultados de
uma Simulação
1. Introdução;
2. Sistemas Terminais;
3. Sistemas não-terminais;
4. Comparar alternativas;
5. Exercícios de revisão;
MÓDULO 09 – Amostragem de
distribuições de probabilidade
1. Método inverso;
2. Método de convolução;
3. Método de aceitação-rejeição
MÓDULO 10– Simulação de distribuições
de probabilidade
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Distribuição normal;
Distribuição exponencial;
Distribuição de geométrica;
Distribuição binomial;
Distribuição de Erlang;
Exercícios de revisão
MÓDULO 11– Técnicas de Redução de
Variância
1. Simulação direta;
2. Monte Carlos hit-or-miss;
3. Amostragem estratificada;
4. Monte Carlo por amostragem de
importância;
5. Método das variáveis de controle;
6. Métodos das variáveis antitéticas;
7. Método da roleta russa e
fracionamento;