Modelagem e Simulação de Eventos Discretos – Chwif e Medina (2006) Slide 1

Prof. Afonso C. Medina

Prof. Leonardo Chwif

Simulação e OtimizaçãoCapítulo 7

Páginas 157-166Este material é disponibilizado para uso exclusivo de docentes que adotam o livro Modelagem e Simulação de Eventos Discretos em suas disciplinas. O material pode (e deve) ser editado pelo professor.

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Divirta-se!

Versão 0.1 01/05/06

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Exemplos (fu, 2001)� Sistemas de manufatura. Podemos, por exemplo, ter um modelo

de simulação de uma fábrica de semicondutores e estar interessados em maximizar a produtividade (número total de “chips”) e simultaneamente tentar minimizar o tempo de ciclo (tempo médio que o “chip” gasta na fábrica).

� Cadeias de suprimentos. Dada uma cadeia de suprimentos de fabricação de PCs, como o sistema pode ser operado a fim de reduzir os estoques totais e aumentar o nível de serviço do cliente?

� Centrais de atendimento (call centers). Dado um modelo de simulação de uma central de atendimento, como esta pode ser operada de modo a minimizar os custos do sistema (por exemplo: redução do número de agentes) e aumentar o nível de serviço (reduzir os tempos de espera)?

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Exemplo: Programação Linear

nnxcxcxczou +++= L2211)minimizar(maximizar Função objetivo

nix

bxaxaxa

bxaxaxa

bxaxaxa

i

mnmnmm

nn

nn

,,2,10

:asujeito

2211

22222121

11212111

K

L

L

L

=≥

=+++

=+++

=+++

Restrições

nxxx ,,, 21 K Variáveis de decisão

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Simulação e Otimização

Modelo de Simulação

Procedimento de Otimização

Informação de Retroalimentação

Saídas Y

Entradas X

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Planejamento de Experimentos (DOE)

D.O.E.Valores Ótimos

Variáveis

Função Objetivo

Variáveis

Função Objetivo

S.O.

nxxxX ,,, 21 K= npxxxX p ≤= ,,, 21 K

)(XF )(XF

K,, *

2

*

1 xxX =D.O.E.

Valores Ótimos

Variáveis

Função Objetivo

Variáveis

Função Objetivo

S.O.

nxxxX ,,, 21 K= npxxxX p ≤= ,,, 21 K

)(XF )(XF

K,, *

2

*

1 xxX =

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Comentários Finais� A simulação e otimização é uma abordagem poderosa, mas que não substitui o analista

� Ainda consome muito tempo de computação e não há garantia do ótimo

� Dificuldade para lidar com variáveis qualitativas

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Sugestão de LeituraSIMULATION OPTIMIZATION WITH THE LINEAR MOVE AND EXCHANGE MOVE OPTIMIZATION ALGORITHM

Leonardo Chwif et al.Proceedings of the 1999 Winter Simulation Conference

Disponível no site www.livrosimulacao.eng.br

Professor: em “material para professores” estádisponibilizado um material para um “painel integrado” em sala de aula.