Simulação e Computação Científica

Conhecimentos de Base Recomendados

Programação Básica.

Métodos de Ensino

Aulas teóricas para apresentação e discussão de conceitos, princípios, ferramentas e casos de estudo.

Aulas práticas para realização de trabalhos práticos utilizando diversas técnicas e ferramentas.

Práticas laboratoriais para desenvolvimento de trabalhos, do projeto final e de exercícios de acompanhamento da disciplina.

Resultados de Aprendizagem

Esta é uma disciplina transversal, de vastíssimo campo de aplicação. Um dos objetivos fundamentais é a aquisição de um conjunto de conhecimentos e competências que permitam, perante uma situação específica, desenvolver um modelo de simulação, implementá-lo, validá-lo e utilizá-lo de forma correta, tomando em consideração as vantagens e limitações do uso da simulação. Pretende-se, no contexto da LEI, que constitua uma mais-valia para os futuros engenheiros, fornecendo-lhes conhecimentos e competências que lhes permitam conhecer, comparar e selecionar as linguagens/ambientes de desenvolvimento adequadas, permitindo-lhes implementar/adaptar/customizar modelos de simulação complexos, para os quais o recurso a ambientes ou linguagens específicas existentes não seja satisfatório.

Por outro lado interessa também conhecer, saber identificar as vantagens e limitações e como utilizar em contextos e problemas concretos as principais abordagens de otimização.

Estágio(s)

Não

Programa

- Introdução à Simulação: sistema, modelo e simulação; tipos de modelos;

- Simulação de modelos de sistemas contínuos: sistemas para simulação contínua e integração numérica;

- Simulação de modelos de sistemas discretos: linguagens de simulação e linguagens de programação genéricas;

- Modelos estatísticos em simulação;

- Geração de números aleatórios;

- Modelos de filas de espera;

- Análise de dados e de resultados de simulação;

- Verificação e validação de modelos de simulação.

- Otimização: conceitos básicos, métodos lineares e não lineares, com e sem restrições.

Docente(s) responsável(eis)

Maria José Patrício Marcelino

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalhos Práticos : 15.0%
Trabalho Prático Final : 25.0%
Exame: 60.0%

Bibliografia

J. Banks e J. S. Carson: Discrete-Event System Simulation, Prentice-Hall International, 1984.

Law, A. M. e Kelton, W.D.: Simulation Modeling and Analysis, McGraw Hill Book Company, 3ª edição, 2000.

Graybeal, W. e Pooch, U. W.: Simulation: Principles and Methods, Little Brown Company, 1980.

Bennett, B. S.: Simulation Fundamentals, Prentice-Hall International, 1995.

Garrido, J. M.: Object-Oriented Discrete-Event Simulation with Java, Kluwer Academic, 2001.

Rao, S.S.: Engineering Optimization, Theory and Practice, John Wiley & Sons, Fourth Edition, 2009.

Sundaram, R. K.: A First Course in Optimization Theory, Cambridge University Press, 1996.

Chinneck, J. W.: Practical Optimization: a Gentle Introduction, Carleton University, Canada, 2000. Accessed at http://www.sce.carleton.ca/faculty/chinneck/po.html