Disciplina Arquitetura e Simulação de Sistemas

Fornece conhecimentos, competências e ferramentas para análise de problemas complexos, caracterizados pela sua dimensão, incerteza e risco, em Engenharia e Gestão Industrial. O seu âmbito inclui a aplicação de diferentes métodos para a estruturação, modelação, simulação e otimização de sistemas, na perspectiva do apoio à decisão.

Introdução geral e revisão de conceitos base

Paradigmas de modelação e arquitetura de modelos

Modelos de simulação por eventos discretos, incluindo:

• Arquitetura baseada em acontecimentos, atividades e processos

• Técnicas de geração de sequências aleatórias e métodos de Monte Carlo

• Software e casos práticos

Modelação de sistemas dinâmicos, incluindo:

• Arquitetura e elementos básicos (relações causa-efeito, ciclos de realimentação, diagramas de enlace causal e de stocks e fluxos)

• Formas básicas de ciclos de realimentação, comportamentos típicos das variáveis de resposta, relações não-lineares, acumulação e desfasamentos

• Software e casos práticos

Modelação baseada em agentes, incluindo:

• Arquitetura dos agentes

• Relações com outros paradigmas de modelação.

• Software e casos práticos

Modelação Multi-Método, incluindo:

• Arquitetura Multi-Método

• Especificidades da modelação, validação e otimização de modelos

• Software e casos práticos

A metodologia de ensino assenta fundamentalmente na exposição da matéria, na resolução de exercícios e de casos práticos, com a participação ativa dos alunos e recorrendo a software específico, como: Excel, R e Anylogic.

Avaliação com 3 componentes:

1. Recensões críticas (2x), peso de 20% na classificação final;
2. Exame escrito, peso de 40% na classificação final;
3. Trabalho com apresentação oral, peso de 40% na classificação final.

Neste projeto, os alunos devem desenvolver um modelo de simulação de sistemas aprendido no âmbito desta unidade curricular, de preferência em contexto real ou realista, resolvê-lo através de uma aplicação informática adequada, interpretar os resultados e apresentar recomendações. Sempre que se considerar necessário, os Alunos deverão realizar uma prova oral.

• Bala, B. K., Arshad, F. M., Noh, K. M. (2017). System dynamics. Springer Texts in Business and Economics. Springer.
• Taylor, S. (Ed.). (2014). Agent-based modeling and simulation. Springer.
• Brailsford, Sally, Churilov, Leonid, Dangerfield, Brian (Eds.). (2014). Discrete-event simulation and system dynamics for management decision making. John Wiley & Sons