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Simulação Industrial

Programa
 

1. Introdução

Simulação: alguns significados particulares. Conceitos fundamentais. Potencialidades e limitações da simulação.

2. Metodologia da Simulação

Fases de um estudo de simulação. Perspectivas de modelação em simulação discreta: processo, actividade, acontecimento e casos especiais. Algumas linguagens de simulação.

3. Construção de Modelos de Simulação em Visual SLAM e AweSim

Modelação segundo a perspectiva do processo (elaboração de redes): elementos essenciais de Visual SLAM e exemplos de aplicação. Utilização do ambiente de desenvolvimento AweSim.

4. Recolha e Análise de Dados

Objectivos e restrições. Sumarização de dados. Identificação e ajuste de distribuições probabilísticas. Testes e ilustrações.

5. Análise de Resultados

Verificação e validação de modelos de simulação. Simulações transientes e estacionárias. O viés de inicialização e a duração da simulação. Métodos para análise de resultados: réplicas independentes, médias de lotes, regenerativo, espectral e paramétrico.

6. Planeamento de Experiências

Estimação de medidas de performance. Comparação de alternativas. Ajustamento e testes de modelos explicativos: metamodelos de regressão; análise de variância e factorial; metodologia das superfícies de resposta e optimização.

7. Geração de Variáveis Aleatórias

Breve perspectiva histórica. Geradores pseudo-aleatórios uniformes; testes para geradores uniformes. Geradores para várias distribuições de probabilidade teóricas.

8. Técnicas de Redução da Variância

Métodos de correlação: números aleatórios comuns, variáveis antitéticas e variáveis de controle. Métodos de importância: amostragem estratificada e de importância e Monte Carlo condicional.