Análise elementar da complexidade de modelos de simulação discretos e híbridos

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: BARBIERI, João Paulo
• Orientador(a): PINHO, Alexandre Ferreira de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Itajubá
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia de Produção
• Departamento: IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Simulação a eventos discretos; Simulação baseada em agentes; Simulação híbrida; Complexidade; iDAV
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
• Link de acesso: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4004

Sob a influência do desenvolvimento tecnológico, os sistemas reais estão tendo um aumento expressivo quanto ao seu tamanho e à sua complexidade. Diante de um contexto de avanços tecnológicos, a simulação mantém sua relevância científica, servindo de apoio à tomada de decisões empresariais. Por meio da simulação, sistemas reais, e suas idiossincrasias, são analisados e aperfeiçoados. Durante um projeto de simulação, o especialista precisa tomar uma série de decisões, o que inclui a definição do nível de detalhamento do modelo. Além disso, na fase de desenvolvimento do modelo computacional, o especialista também precisa decidir sobre qual abordagem de simulação a ser utilizada. Em meio às decisões deste especialista, um dilema emerge: os sistemas reais estão progressivamente se tornando maiores e complexos em função do progresso tecnológico; mesmo com os avanços tecnológicos, a literatura científica afirma que um modelo computacional é uma abstração da realidade e ele deve ser o mais simples possível. No contexto deste dilema, a presente tese tem como objetivo geral aprofundar as discussões sobre a introdução de maior nível de detalhamento em modelos computacionais, considerando as abordagens Simulação a Eventos Discretos (SED) e Simulação Híbrida (SH), id est, abordagem SED combinada à abordagem Simulação Baseada em Agentes (SBA). A necessidade em aprofundar estas discussões gerou o método iDAV, método utilizado para mensurar modelos computacionais. Com a aplicação do método iDAV, constatou-se que os modelos discretos são mais simples de serem desenvolvidos quando o nível de detalhe é menor. Por outro lado, quando o escopo e o nível de detalhamento são aumentados, os modelos híbridos mostram-se mais adequados.