Utilização da Metodologia de Superfície de Resposta para otimização de Modelos de Simulação a Eventos Discretos.

Modelos de simulação são frequentemente aplicados à otimização de problemas complexos, que não podem ser resolvidos por métodos analíticos ou matemáticos. O presente trabalho busca analisar a aplicação da Metodologia de Superfície de Resposta (MSR) como uma forma organizada e eficiente de buscar a otimização na Simulação a Eventos Discretos (SED). Ele é categorizado como uma pesquisa quantitativa usando ferramentas estatísticas e o método de pesquisa de experimentação, seguindo um modelo empírico normativo. Os resultados encontrados são representados por meio dos valores de cada variável de entrada do Delineamento de Experimentos (DOE) obtido no ponto ótimo. Depois disso, é feita uma comparação com os resultados da otimização utilizada aqui com os de um software de mercado, em que foi constatado a eficácia do modelo de otimização adotado em quatro objetos de estudo. Sendo ainda que, o ponto ótimo foi atingido com uma redução de cerca de 80 % no número de experimentos, além das análises de sensibilidades geradas pela MSR

Documentação da lógica de modelos de simulação por meio do uso da técnica de modelagem IDEF-SIM.

A gestão do conhecimento aplicada em projetos de simulação é de grande importância, uma vez que ela possibilita a retenção do conhecimento, podendo este ser repassado para outras pessoas e até mesmo utilizado em projetos futuros. Dessa forma, é necessário registrar as lógicas de programação utilizadas em modelos computacionais. Assim, o objetivo desse trabalho é verificar a aplicabilidade da técnica de modelagem IDEF-SIM no registro de lógicas de programação de modelos de Simulação a Eventos Discretos. Essa aplicabilidade será analisada, incluindo, se for necessário, alterações na técnica para aperfeiçoá-la. Para isso, primeiramente foi realizada uma revisão sistemática da literatura com a finalidade de verificar como a técnica IDEF-SIM está sendo utilizada, identificando as principais lacunas. Também foram definindos os parâmetros para a pesquisa, como a técnica utilizada e os softwares para a construção dos modelos computacionais. Logo em seguida, através do método de pesquisa-ação, foram selecionados três modelos simulados no software ProModel®. A cada ciclo da pesquisa-ação, um modelo foi reproduzido, sendo cada um deles convertidos para o IDEF-SIM com as suas lógicas de programação e depois reproduzido no software FlexSim®. Os softwares ProModel® e FlexSim® foram escolhidos devido à diferença existente em relação à programação dos mesmos. O grau de dificuldade e inserção de elementos foram aumentando em cada ciclo da pesquisa-ação. As análises e conclusões de cada ciclo foram feitas por testes estatísticos, uma vez que os modelos foram programados por dois diferentes especialistas. Ao final de cada seção, melhorias propostas no IDEF-SIM foram identificadas para o próximo ciclo. Para a confirmação da pesquisa, um processo hipotético foi construído e aplicado em uma sala de aula, onde os alunos estavam aprendendo Simulação a Eventos Discretos. Após a programação, um questionário foi aplicado para medir a aplicabilidade da técnica. Depois dos testes, uma alteração no método de modelagem e simulação de Montevechi et al. (2010) foi proposta. Através dos ciclos de pesquisa-ação e do questionário respondido, pode-se afirmar que a técnica de fato consegue reproduzir a programação da lógica do modelo computacional, de forma clara e sem gerar confusões, contribuindo para a gestão do conhecimento em projetos de simulação

Redução do espaço de busca em problemas de Otimização via Simulação utilizando Análise Envoltória de Dados e Arranjos Ortogonais de Taguchi.

O desenvolvimento de diversas metaheurísticas possibilitaram o uso da otimização em ambientes de simulação a eventos discretos. No entanto, este campo de pesquisa ainda é pouco utilizado, principalmente, em função do tempo necessário para a convergência desses algoritmos. Nesse sentido, a otimização via simulação é influenciada pela complexidade do modelo de simulação, pelo número de variáveis de decisão e por seus limites de variação. Neste contexto, este trabalho propõe um método capaz de identificar os melhores limites de variação, para cada variável de decisão, em um problema de otimização via simulação, proporcionando uma redução do tempo computacional, ao mesmo tempo em que permite alcançar soluções de elevada qualidade (soluções ótimas ou estatisticamente iguais a ela). Para isso, o método proposto combina a simulação a eventos discretos, arranjos ortogonais de Taguchi e a análise de supereficiência desenvolvida no modelo DEA BCC. Neste método, o espaço de busca do problema de otimização via simulação é representado por meio de um arranjo ortogonal de Taguchi. Para gerar as saídas do modelo DEA BCC, executou-se a simulação do arranjo ortogonal (cenários) e posteriormente a análise de supereficiência. Com base nestes resultados, os cenários são ordenados, sendo adotados como novos limites do problema de otimização os valores das variáveis dos dois cenários de maior supereficiência. Para validar o método proposto, foram utilizados quinze objetos de estudo. Os casos representam problemas complexos de empresas de manufatura e da área hospitalar. Dessa forma, sua eficácia pode ser verificada, uma vez que permitiu reduções médias de 97% no espaço de busca, e de 42% no tempo computacional necessário para se obter uma solução. Além disso, para quatro dos casos estudados, foi realizada a comparação entre o resultado ótimo obtido com a simulação de toda região de solução, e o resultado da otimização realizada no espaço de busca reduzido. Pode-se concluir, com um nível de 95% de confiança, que as respostas obtidas foram estatisticamente iguais