Apresentação do material do Capítulo 5 do livro: Modelagem e Simulação de Eventos Discretos, de Chwif e Medina, 2006. www.livrosimulacao.eng.br. www.livrosimulacao.eng.br.

1. Verificação e Validação de Modelos de Simulação
Capítulo 5
Páginas 102-110
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Modelagem e Simulação de Eventos
Discretos em suas disciplinas. O material
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Divirta-se!
Prof. Afonso C. Medina
Prof. Leonardo Chwif
Versão 0.1
24/04/06
Modelagem e Simulação de Eventos Discretos – Chwif e Medina (2006) Slide 1

2. Motivação
“Um modelo é uma representação do
mundo real, ou pelo menos de parte
dele. Portanto, a validação de um
modelo é realmente muito direta – em
princípio. Tudo o que devemos fazer é
checar se o modelo comporta-se como o
mundo real sob as mesmas condições. Se
ele se comporta, então o modelo é válido,
caso contrário, não é válido.”
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3. Definições
VERIFICAÇÃO
O Modelo faz o que eu quero?
VALIDAÇÃO
O Modelo funciona como no mundo real?
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4. Relações: Mundo – Modelo - Computação
Mundo Real
6. Validação
Operacional
2. Validação
1. Modelagem
5. Experimentação
3. Implementação
4. Verificação
Modelo Modelo
Computacional Conceitual
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5. Verificação
Relação entre o modelo conceitual e o
modelo computacional
Consiste em assegurar que o modelo
computacional funcione conforme o cliente
deseja.
A verificação de modelos de simulação é
equivalente a retirar os “Bugs” de
programas. (debugging)
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6. Técnicas de Verificação
Implementação Modular/Verificação
Modular
Valores constantes/simplificados + cálculos
manuais
Utilização do “Debugger” (Trace)
Simulação Manual
Animação Gráfica
Revisão em grupo
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7. Validação
Processo muito mais difícil e sofisticado que
a verificação
Não há como validar um modelo na prática
e sim como aumentar sua confiança com que
ele representa a realidade
Como validar sistemas novos?
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8. Técnicas de Validação
Teste de Turing ou validação black-box.
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9. Técnicas de Validação
Duplicação de modelos
Comparação com modelos anteriores
Análise de sensibilidade
Validação “face a face”
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10. Considerações
Etapa importante do processo de modelagem.
Muitos se esquecem dela, devido a grande
dificuldade.
Não há como garantir que o modelo é 100%
livre de “bugs” e sim minimizá-los.
Não há como validar 100% um modelo e sim
aumentar sua confiança.
Deve ser um processo contínuo (envolve vários
ciclos).
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