Simulação de eventos discretos (DES)

A simulação de eventos discretos (DES) é um tipo de simulação em computador que modela o comportamento dos sistemas como uma série de eventos discretos e instantâneos. No DES, cada evento ocorre em um momento específico e causa uma mudança no estado do sistema. Este tipo de simulação é frequentemente utilizado para modelar o comportamento de sistemas complexos, tais como sistemas de fabricação ou redes de comunicação.
O DES é uma ferramenta poderosa para entender e otimizar o comportamento de sistemas complexos. Ele pode ser usado para estudar os efeitos de mudanças no sistema, tais como novas políticas ou tecnologias. O DES também pode ser usado para projetar e testar novos sistemas antes que eles sejam construídos.
O DES é um campo relativamente novo, e ainda há muita pesquisa sendo feita para melhorar a precisão e eficiência das simulações. Como fazer uma simulação discreta de eventos no Excel? Existem muitas maneiras de se criar uma simulação de eventos discretos no Excel. Uma maneira é usar um modelo de simulação pré-fabricado. Outra maneira é usar os recursos embutidos do Excel para criar uma simulação.

Para usar um modelo de simulação pré-fabricado, vá para o menu Arquivo e selecione Novo. Na caixa de diálogo Nova Pasta de Trabalho, selecione a guia Templates. Em Templates disponíveis, selecione Simulação. Clique em OK para abrir o modelo.

Para usar os recursos integrados do Excel para criar uma simulação, vá ao menu Dados e selecione Ferramentas de Dados. Em Ferramentas de Dados, selecione Análise de Dados. Na caixa de diálogo Análise de Dados, selecione Simular Dados. Clique em OK para abrir a caixa de diálogo Simular Dados.

Na caixa de diálogo Simular Dados, selecione o tipo de simulação que você deseja criar. Para este exemplo, vamos selecionar Monte Carlo. Clique em OK para abrir a caixa de diálogo Simulação de Monte Carlo.

Na caixa de diálogo Simulação Monte Carlo, selecione o tipo de distribuição que você deseja usar. Para este exemplo, selecionaremos a distribuição Normal. Clique em OK para abrir a caixa de diálogo Distribuição Normal.

Na caixa de diálogo Distribuição Normal, selecione a média e o desvio padrão para a distribuição. Para este exemplo, utilizaremos uma média 0 e um desvio padrão de 1. Clique em OK para fechar a caixa de diálogo.

A sua simulação está agora completa. Para visualizar os resultados, vá para o menu Dados e selecione Ferramentas de Dados. Sob

Quais são as vantagens da simulação de eventos discretos?

A simulação de eventos discretos tem uma série de vantagens sobre outras técnicas de simulação, incluindo sua capacidade de lidar com eventos complexos, sua flexibilidade na modelagem de diferentes tipos de eventos e sua eficiência em lidar com um grande número de eventos. Além disso, a simulação de eventos discretos é bem adequada para modelagem de sistemas dinâmicos, como os encontrados na área da saúde.

A simulação de eventos discretos é uma ferramenta poderosa para compreender e melhorar os sistemas de saúde. Ao simular como funciona um sistema de saúde, a simulação discreta de eventos pode ajudar a identificar gargalos, otimizar recursos e melhorar o atendimento ao paciente.

Quais são as sete etapas da simulação?

1. O primeiro passo é desenvolver um modelo do sistema a ser simulado. Este modelo deve incluir todos os componentes relevantes do sistema e suas interações.

2. O próximo passo é desenvolver um conjunto de dados de entrada para a simulação. Estes dados devem ser representativos dos dados do mundo real que seriam encontrados no sistema real.
O terceiro passo é executar a simulação, usando o modelo e os dados de entrada.

4. O quarto passo é analisar os resultados da simulação. Esta etapa deve responder a perguntas como: O que aconteceu durante a simulação? Quais foram os resultados de interesse?

5. O quinto passo é validar os resultados da simulação. Esta etapa garante que os resultados da simulação sejam precisos e confiáveis.

6. O sexto passo é interpretar os resultados da simulação. Esta etapa inclui a compreensão das implicações dos resultados e como eles podem ser usados para melhorar o sistema do mundo real.

7. O sétimo e último passo é relatar os resultados da simulação. Esta etapa assegura que os resultados da simulação sejam comunicados às partes interessadas relevantes.