DETECÇÃO DO COMPRIMENTO DO PERÍODO ADEQUADO DE AQUECIMENTO EM MODELOS DE SIMULAÇÃO A TEMPO DISCRETO

Autores

  • Anderson Ribeiro Duarte Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP
  • Hélida Mara Gomes Norato Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP DEENP
  • Victor Ferreira Silva Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP
  • Fernando Luiz Pereira Oliveira Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP DEEST

Palavras-chave:

Perí­odos de aquecimento, Modelos de Simulação, Sistemas de filas, Cruzamento Iterado das Médias, Controle Estatí­stico de Processo.

Resumo

Este artigo tem o objetivo de comparar dois procedimentos utilizados para detecção do comprimento adequado de perí­odos de aquecimento (warm-up) em modelos de simulação para sistemas de filas. Os modelos de simulação para sistemas de filas visam reproduzir fluxos para sistemas de fila. Entretanto, ao obter estimativas para determinados parâmetros de interesse, associados a estes sistemas, é possí­vel que tais estimativas sejam comprometidas pela presença de algum viés associado à falta de estacionariedade na série temporal obtida ao longo do procedimento de simulação. Existem diversas técnicas para avaliação do perí­odo adequado de warm-up em sistemas de filas presentes na literatura, algumas destas técnicas são baseadas em procedimentos estatí­sticos. Neste trabalho estamos interessados em utilizar dois métodos de detecção de perí­odos de aquecimento, visando uma comparação e análise de qualidade de resultados obtidos.

Biografia do Autor

Anderson Ribeiro Duarte, Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP

Professor Adjunto do Departamento de Estatí­stica da Universidade Federal de Ouro Preto com interesse nas áreas de Processos Estocásticos e Simulações Estocásticas.

Hélida Mara Gomes Norato, Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP DEENP

Professora Assistente do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Federal de Ouro Preto (campus João Monlevade) com interesse nas áreas de Simulações Estocásticas e Logí­stica.

Victor Ferreira Silva, Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP

Graduando em Estatí­stica pela Universidade Federal de Ouro Preto com interesse nas áreas de Processos Estocásticos e Simulações Estocásticas.

Fernando Luiz Pereira Oliveira, Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP DEEST

Professor Adjunto do Departamento de Estatí­stica da Universidade Federal de Ouro Preto com interesse nas áreas de Controle Estatí­stico de Processos.

Referências

Banks, J., Carson, J.S., & Nelson B.L. (1996) Discrete-Event System Simulation. 2ª edição. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.

BisselI, D. (1994) Statistical Methods for SPC and TQM. London: Chapman & Hall.

Cruz, F. R. B.; Duarte, A. R.; Van Woensel, T. (2008) Buffer allocation in general single server queueing network. Computer and Operations Research, 35(11), 3581-3598.

Fishman, G.S. (1973) Concepts and Methods in Discrete Event Digital Simulation. New York: Wiley.

Gafarain, A.V., Ancker, C.J., & Morisaku, T. (1978) Evaluation of commonly used rules for detecting steady-state in computer simulation. Naval Research Logistics Quarterly, 25, 511-529.

Goldsman, D., Schruben, L.W., & Swain, J.J. (1994) Tests for transient means in simulation time series. Naval Research Logistics Quarterly, 41, 171-187.

Jackway, P.T., & Desilva, B.S. (1992) A methodology forinitialization bias reduction in computer simulation output. Asia-Pacific Journal of Operational Research, 9, 87-100.

Kelton W.D., & Law, A.M. (1983) A new approach for dealing with the startup problem in discrete event simulation. Naval Research Logistics Quarterly, 30, 641-658.

Kendall, D. G., (1953) Stochastic processes occurring in the theory of queues and their analysis by the method of imbedded markov chains. Annals Mathematical Statistics, 24, 338-354.

Nelson, B. L. (2004) Statistical analysis of simulation results. In Salvendy, G. (org.). Handbook of Industrial Engineering, New York: John Wiley and Sons.

Norato, H. M. G., & Duarte, A. R. (2011) Uma Proposta para a Detecção do Adequado Perí­odo de Aquecimento em Modelos de Simulação. GEPROS – Gestão da Produção, Operações e Sistemas, 6(4), 11-26.

Pawlikowski, K. (1990) Steady-state simulation of queuing processes: a survey of problems and solutions. Computing Surveys, 22, 123-170.

Robinson, S. (1994) Successful simulation: a practical approach to simulation projects. Maidenhead, UK: McGraw-Hill.

Robinson, S. (2002) A statistical process control approach for estimating the warmup period. In Yücesan, E.; Chen, C. H.; Snowdon, J. L.; Charnes, J. M. (org.). Proceedings of the 2002 Winter Simulation Conference, San Diego - CA: Computer Society, 439– 446.

Schruben, L.W. (1982) Detecting initialization bias in simulation output. Operations Research, 30, 569-590.

Vassilacopoulos, G. (1989) Testing for initialization bias in simulation output. Simulation, 52 (4), 151-153.

White, K.P. (1997) An effective truncation heuristic for bias reduction in simulation output. Simulation, 69 (6), 323-334.

Yücesan, E. (1993) Randomisation tests for initialization bias in simulation output. Naval Research Logistics Quarterly, 40, 643-663.

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Publicado

2017-04-20

Edição

Seção

Artigos