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Fundamentos deModelagem de Sistemas
EA 044 Planejamento e Análisede Sistemas de Produção
DCA-FEEC-Unicamp
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Tópicos
1-Modelagem e decisão
2-Processo de tomada de decisão
3-Modelagem para decisão
4-Tipos e desenvolvimento de modelos
5-Modelos de otimização
6-Modelos de simulação
7-Uso de dados em modelagem
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3
1-Modelagem e decisão
� Introdução
– modelagem: não é arte sofisticada só para especialistas
– avanço tecnológico
• Computadores pessoais
• Programas, sistemas, interfaces de alto nível
� Modelos: essenciais para melhorar a tomada de decisão
� Itens importantes em qualquer situação de decisão
– quais são as questões fundamentais
– quais alternativas a serem investigadas
– onde focalizar a atenção
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4
2-Processo de tomada de decisão
Decidir Implementar AvaliarSituar
� Situar: analisar estado e alternativas (conflitos, competição)
� Decidir: escolher alternativa, resolver conflitos
� Implementar decisão
� Avaliar payoffs (financeiros, estratégicos, etc.)
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5
3-Modelagem para decisão
DecisãoSituaçãoIntuição
Modelo ResultadosAnálise
Ab
stra
ção
Inte
rpre
taçã
o
Mundosimbólico
Mundoreal
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6
Verificação e avaliação de modelos
Mundosimbólico
MundorealDecisãoSituação
Intuição
Modelo ResultadosAnálise
Ab
stra
ção
Inte
rpre
taçã
o
Verificaçãoe
Avaliação
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7
� Abstração, formulação, interpretação e implementação
– cruciais no processo de modelagem para tomada de decisão
� Essencial entender e ficar claro:
– situações que são passíveis de serem modeladas
– disponibilidade e acessibilidade de dados
– dados para análise do modelo
– resultados em tempo hábil e a custos praticáveis
– interpretabilidade do modelo e viabilidade implementação
A model is valuable if you make better decisions when you use it
than when you don´t.” Eppen et al., 1998
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� Papel de modelos nos níveis de uma empresa
– altos
• planejamento estratégico e futuro
• planos contingência e tempo reação
– médios
• planejamento e coordenação
• logística e adaptação
– baixos
• programação e operação, expansão, análise impacto
� Modelo permite
– análise lógica e consistente de processos
– uso técnicas analíticas e heurísticas
– uso sistemas de computação, programas, dados
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9
1 explicitar objetivos e estratégias
2 identificar decisões que influenciam os objetivos
3 identificar interações e trade-offs entre decisões
4 raciocinar criteriosamente sobre variáveis e definições
5 quantificar objetivos, restrições, conflitos
6 identificar dados pertinentes para quantificar variáveis e suas interações
7 identificar restrições e limitações de valores de variáveis
8 comunicar e trabalhar em grupo
9 ajustar e melhorar com a experiência e a histórica
10 aprendizagem adaptativa
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Importância de modelos
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10
4-Tipos e desenvolvimento de modelos
Tipo de Modelo Características Exemplos
Físico Tangível Fácil compreensão Reprodução difícil Manipulação difícil Escopo uso: muito baixo
Modelo aeronaves Modelos de residências Modelos de cidades
Analógico Intangível Compreensão difícil Reprodução mais fácil Manipulação mais fácil Escopo de uso: baixo
Mapas de estradas Velocímetro Gráficos
Simbólico Intangível Compreensão mais difícil Reprodução muito fácil Manipulação muito fácil Escopo de uso: amplo
Modelos simulação Modelos algébricos Modelos planilhas
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11
Modelos simbólicos
� Matemática
– estabelece relações entre variáveis de interesse
� Modelo matemático
– conciso, preciso, computável
� Dados numéricos
– dão significado ao modelo
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� Modelo
– abstração (aproximação) cuidadosa (tratável) da realidade
– qualidade/representatividade depende do seu propósito
� Grau de abstração: o suficiente para que
– os resultados satisfaçam as necessidades
– seja consistente com os dados disponíveis
– haja alta correlação entre o previsto pelo modelo e a realidade
– possa ser analisado dentro das disponibilidades
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Exemplo
t : tempo (h)d : distância (km)v : velocidade (km/h)r : intervalo tempo médio/parada (h/parada)n : número esperado paradas
t = d / v
t = d/v + rn1 n
jO
D
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14
Modelo de decisão
ModelosimbólicoModelo
simbólico
Variáveisde
decisão
Objetivos
Restrições/limitações
Medidasde
desempenho
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� Modelo de decisão
– representa a situação de decisão
� Componentes
– variáveis de decisão (afetam objetivos)
– objetivos
– restrições/limitações
– medidas de desempenho (refletem objetivos)
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16
Classes de modelos de decisão
� Funções do negócio
– financeiro, custo, marketing, operações
� Área de aplicação
– engenharia, economia, militar, logística,...
� Organizacional
– estratégico
– tático
– operacional
� Horizonte
– curto, médio, longo prazo
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� Matemática
– linear, não linear
� Natureza do modelo
– determinístico
– estocástico
� Dinâmica
– estático, dinâmico
� Tecnologia
– programas
– planilhas
– sistemas,...
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Desenvolvimento de modelos
� Modelagem requer
– arte, imaginação, cooperação
– talento, criatividade, paciência
– know-how (técnico)
� Etapas para construir modelos
1 Estudar e caracterizar a situação de decisão
2 Formular e selecionar uma representação da situação
3 Construir e analisar o modelo simbólico
4 Quantificar e subsidiar o modelo com dados
5 Validar e testar: modelo × realidade
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19
5-Modelos de otimização
Modelo
Variáveis de decisão(controláveis)
Restrições/limitações
Parâmetros(não controláveis)
Medidas dedesempenho
Variáveis desaída
Objetivos
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Modelo de otimização
objetivos
restrições
limitações
max (min) f(x)
sa
g(x) = b
h(x) ≤ r
q(x) ≥ d
x ∈ S
x∈Rn g: Rn → Rm h: Rn → Rk q: Rn → Rl
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� Variável de decisão
x = (x1, x2,..., xn)
� Parâmetros
– vetores
b = (b1, b2,..., bm)
r = (r1, r2,..., rk)
d = (d1, d2,..., dl)
– coeficientes das funções
f = (f1, .., fi,..., fo) fi : Rn → R
g = (g1, .., gj,..., gm) gj : Rn → R
h = (h1, .., ht,..., hk) ht : Rn → R
q = (q1, .., qs,..., hl) qs : Rn → R
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Exemplo
P1 P2
M1
M2Mina
UsinaPátio
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5 ton no mínimo de M1 e/ou M2
30 10 ≥ 135
Receita ($/ton) 50 (M1) 40 (M2)
Teste qualidade (h/ton)
Estratégia mercado pelo menos 1 de M2 para cada 3 de M1
Cliente preferencial
Dados
M1 M2 Total disponível
P1
P2
Processador
Horas/ton
10
20
15
10
150
160
M1 = minério tipo 1M2 = minério tipo 2
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24
0,
5
03
1351030
1601020
1501510sa
4050max
21
21
21
21
21
21
21
≥≥+≤−
≥+≤+≤+
+
xx
xx
xx
xx
xx
xx
xx Objetivo
Restrições
Modelo de otimização
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Variáveis de decisão: x = (x1, x2) toneladas de M1 e M2 a produzir
Variáveis de saída: y = (x1, x2, v1, v2, v3, v4, v5) ≡ variáveis decisão/duais
Medidas de desempenho: receita ≡ função objetivo f , restrições ativas
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� Parâmetros
– vetores
b = não existem restrições de igualdade
r = (r1, r2, r3) = (150, 160, 0), k = 3
d = (d1, d2,) = (135, 5), l = 2
– coeficientes das funções
f = f1 = f = 50x1 + 40x2 (o = 1)
g = não existem restrições de igualdade
h = (h1, h2, h3)
q = (q1, q2)
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26
6-Modelos de simulação
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Sistema contínuo
km
y(t)
y(t)
t
x(t) x(t)
Sistema discreto
ue
us
t
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Simulação sistemas contínuos
� Coleta de dados é feita em todo instante de tempo
1 2 3
Rand
Fabrica 1
t y
Fabrica 2
C
RS want
get
Niv el Poluiçao
C
Vazao Saida
Soma
Soma
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� Coleta de dados feita nos instantes de tempo onde ocorremudança de estado devido à ocorrência de evento
A3A2 A4A1
D1 D2
tempo
count
3V 1 2
Carros
F
L W
Entrada
D
T U
Lava s/ cera
#
Exit(4)
Atributo Cera
1 para cera0 caso contrario
D
T U
Lava c/ cera
A
Set A
A
∆
Get A
1 2 3
Randb?
a
select
Simulação sistemas discretos
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� Modelos de simulação tipicamente
– representa o sistema como um todo e não de forma
segmentada como em modelos matemáticos
– considera relações causa/efeito entre os diferentes
componentes do modelo ao longo do tempo
� Simulação é um experimento estatístico
– portanto é necessário
• caracterizar distribuições de probabilidades
• executar modelo N vezes e coletar dados
• resultados: estatísticas
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Simulação de sistemas discretos: ideia geral
Selecionar oprimeiro evento
da lista (calendário)
Executar Partidainserir novos eventos
na lista e ordenar
Executar Chegadainserir novos eventos
na lista e ordenar
Chegada?
SN
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Formulaçãoproblema
ObjetivosPlano projeto
Coletadados
Conceitualizaçãomodelo
Modelosimulação
Verificado?
Validado?
S
S
N
N N
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Projetoexperimentos
ExecutarAnalisar
+Execução?
ResultadosRelatórios
Implementar
SS
N
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Importância da simulação
1 Prever comportamento e resultados de ações/decisões
2 Entender porque certos eventos ocorrem
3 Identificar problemas antes de implementar/implantar
4 Explorar alternativas e avaliar impactos de modificações
5 Avaliar idéias/soluções e identificar ineficiências
6 Obter insights e estimular criatividade
7 Comunicar a integridade e mostrar viabilidade de planos
8 Criar cenários para planejar, decidir, resolver conflitos
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34
7-Uso de dados em modelagem
� Decisão envolve o uso de dados para avaliação e interpretação
� Dados são interpretados em um contexto e vice-versa
� Dados potencializam o uso de modelos
� Levantamento de dados envolve esfôrço, atenção e custos
� Aquisição de dados requer disponibilidade, precisão e relevância
� Modelos simbólicos permitem avaliar e interpretar dados de formasistemática e consistente
� Modelos simbólicos podem ser usados para gerar dados (sintéticos)
� Dados são importantes para construir, complementar e validar modelos
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S
f
∈xsa
)x(minDados
Otimização Simulação
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35
Investimento x Produção
0
500
1000
1500
2000
2500
1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997
Ano
$100
0Investimento
Produção
Exemplo
Ano Invetimento Produção
$1000 ($1000)
1986 0 0
1987 50 450
1988 100 650
1989 200 1150
1990 150 1000
1991 250 1390
1992 400 1800
1993 300 1565
1994 350 1715
1995 445 2080
1996 500 2140
1997 550 2200
DCA-FEEC-Unicamp
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36
� Inúmeros modelos possíveis
– estáticos, dinâmicos
– linear, não linear
– determinístico, estocástico
� Modelo apropriado depende da situação de decisão
– sobre o que decidir, horizonte, propósito
� Produção proporcional ao investimento
– qual é o fator de proporcionalidade?
– governo
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� Desempenho depende só do investimento no ano corrente?
– anos anteriores?
– quais?
� Outros fatores relevantes
– estado economia
– marketing
– política operação
– governo
� Absolutamente falando: dados não são um modelo
– modelos emergem das relações entre dados
– refletem interpretações via relações/distribuições
– modelo é uma representação (seletiva) da realidade
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Formas e fontes de dados
� Coleta, armazenagem e interpretação dependem do uso– unidades dos dados
– agregação de dados
– refinamento de dados
– incerteza e precisão
� Fonte de dados– arquivos, sistemas de informação (memória do passado)
– modelos (para entradas conhecidas)
– estimativas e previsões
� Levantamento de dados– observação direta
– conhecimento especialista
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Modelagem e decisão
� Aplicação de modelos em decisão
– Formulação do modelo: situação → abstração → modelo simbólico
– Validação do modelo: realidade × abstração
– Análise do modelo para gerar resultados: decisões
– Interpretação e validação de resultados
• informação disponível × realidade
– Implementação: conhecimento → funcionar na prática
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Validação de modelos
� Predição da história
– Dados históricos sobre situações similares
• decisões, parâmetros, resultados
• comparação entre dados e resultados
• análise das similaridades e diferenças
� Julgamento de valor
� Bom senso, intuição, experiência
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Este material refere-se às notas de aula do curso EA 044 Planejamento e Análise de Sistemas de Produção da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Unicamp. Não substitui o livro texto, as referências recomendadas e nem as aulas expositivas. Este material não pode ser reproduzido sem autorização prévia dos autores. Quando autorizado, seu uso é exclusivo para atividades de ensino e pesquisa em instituições sem fins lucrativos.
Observação
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