Verificação e Validação de Modelos de Simulação
Capítulo 5
Páginas 102-110
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exclusivo de docentes que adotam o livro
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
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.”
Modelagem e Simulação de Eventos Discretos – Chwif e Medina (2006)
Slide 2
Definições

VERIFICAÇÃO
O Modelo faz o que eu quero?

VALIDAÇÃO
O Modelo funciona como no mundo real?
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Slide 3
Relações: Mundo – Modelo - Computação
Mundo Real
6. Validação
Operacional
2. Validação
1. Modelagem
5. Experimentação
3. Implementação
4. Verificação
Modelo
Computacional
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Modelo
Conceitual
Slide 4
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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Slide 5
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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Slide 6
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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Slide 7
Técnicas de Validação
Teste
de Turing ou validação black-box.
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Slide 8
Técnicas de Validação
Duplicação
de modelos
Comparação
Análise
com modelos anteriores
de sensibilidade
Validação
“face a face”
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Slide 9
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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