TK-0102 Simulação de Sistemas

Esta é a página principal da disciplina de Simulação de Sistemas ofertada pelo Departamento de Engenharia de Produção ao Curso de Engenharia de Produção Mecânica da Universidade Federal do Ceará.

Docente

Prof. Anselmo R. Pitombeira Neto

Ementa

• Introdução à simulação de monte carlo
• Geração de números aleatórios
• Simulação de eventos discretos
• Software para simulação
• Modelagem dos dados de entrada
• Exemplos de aplicações

Software

Durante a disciplina será utilizada a linguagem Python. Recomenda-se a instalação da distribuição Anaconda, para Python 3.7 64 bit. Utilizaremos bastante a plataforma de computação em nuvem Google Colab. Em algumas aulas serão ilustradas aplicações com uso também do software de simulação Rockwell Arena.

Tutorial de Python

Você pode obter um tutorial de Python neste link. Recomenda-se fazer pelo menos os itens 1 a 4 do tutorial para se ter um conhecimento operacional mínimo da linguagem.

Adicionalmente, para queles interessados em se aprofundar no uso de Python para computação científica/numérica, temos um tutorial da biblioteca científica NumPy.

Aulas

Jupyter notebooks

Coleção de notebooks desenvolvidos durante as aulas.

• Estimação do valor de $\pi$ por simulação
• Método da inversa
• Método da aceitação-rejeição
• Simulação de tempo em projetos
• Simulação de sistemas de estoques
• Simulação de sistemas de filas

Bibliografia recomendada

Básica

• MONTGOMERY, D.C.; RUNGER, G.C. Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. 3a ed., Rio de Janeiro: LTC, 2003.
• RUBINSTEIN, R. Y.; KROESE, D.P. Simulation and the Monte Carlo Method, 3rd Ed., 2017.
• LAW, A.; Simulation Modeling and Analysis. 4rd Ed. New York: McGraw-Hill, 2007.
• KELTON, D. Simulation with Arena. 4th Ed. New York: McGraw-Hill, 2006.
• FREITAS FILHO, P.J. Introdução à Simulação de Sistemas. 2a Ed. Visual Books, 2008.
• PITOMBEIRA NETO, A.R. Notas de aula em simulação. 2020

Complementar

• BANKS, J. Handbook of Simulation: Principles, methodology, advances, applications and practice. New York: John Wiley & Sons, 1998.
• ROSS, S. Simulation. 4th Ed. San Diego: Elsevier Academic Press, 2006.
• GENTLE, J.E. Random Number Generation and Monte Carlo Methods. 2nd Ed. New York: Springer, 2005.
• FISHMAN, G.S. Monte Carlo: Concepts, algorithms and applications. New York: springer, 1996.
• SHANNON, R.E. Systems Simulation: the art and science. Prentice Hall, 1975.
• ROSS, S. Introduction to Probabilistic Models. 8th Ed. San Diego: Elsevier Academic Press, 2003.
• PRADO, D. Usando o Arena em Simulação. 2a Ed. INDG, 2004.
• CHWIF, L.; MEDINA, A. C. Modelagem e Simulação de Eventos Discretos: Teoria e Aplicações. 4ª edição. São Paulo: Elsevier Brasil, 2014. 320 p.