Muitos pacotes de simulação oferecem objetos prontos para uso que abrangem uma ampla variedade de situações. No entanto, o uso dessas construções pré-construídas pode resultar em mais código, modelos de execução mais lenta e modelos mais difíceis de manter do que a criação de objetos personalizados e direcionados a partir do zero. Nesta apresentação, a abordagem técnica de um modelo de ônibus para o National Institutes of Health (NIH) será discutida em detalhes. As técnicas usadas nesse modelo, com foco especial na geração de estruturas de dados inteligentes na inicialização e no uso de objetos personalizados, podem ser aplicadas à modelagem em qualquer setor com a maioria dos pacotes de simulação.
Muitos pacotes de simulação oferecem componentes fáceis de usar que permitem que usuários novatos modelem seus sistemas sem a necessidade de muita programação. Isso geralmente é feito por meio do modelador que define vários parâmetros de entrada em construções de modelagem "pesadas". O construtor de modelos desempenha a função de configurador em vez de programador.
Mesmo que o construtor de modelos esteja configurando principalmente as definições de construções pré-construídas, ele geralmente precisa incorporar alguma programação em seu modelo. Pode ser uma programação em um ambiente de programação visual ou um script muito leve para personalizar o comportamento dos construtos pré-criados.
Embora a maioria dos modelos exija alguma programação, muitos modeladores evitam criar modelos em um nível mais baixo. Os autores descobriram que, em muitos casos, os modelos podem ser criados em menos tempo usando os blocos de construção subjacentes de um pacote de software, em vez de construções maiores e mais abrangentes.
A sede do NIH, conhecida como campus principal do NIH, está localizada em Bethesda, MD. O campus principal do NIH abriga mais de 75 edifícios em mais de 300 acres. Os serviços de transporte ajudam funcionários, pacientes, prestadores de serviços e visitantes a se locomoverem dentro do campus. O serviço de transporte também oferece rotas adicionais entre o campus principal e as instalações satélites fora do campus no Condado de Montgomery, MD. Como em muitas organizações, o campus do NIH mudou rapidamente para um modelo de trabalho remoto na primavera de 2020, quando a pandemia de COVID-19 começou a afetar os Estados Unidos. Isso resultou na redução da necessidade de serviços de ônibus de traslado. À medida que o NIH começou a formular planos para trazer os funcionários de volta ao campus de forma segura, o Office of Research Services (ORS), que fornece serviços de suporte para viabilizar a missão de pesquisa do NIH, percebeu que a demanda por serviços de transporte poderia ser muito diferente em um ambiente pós-COVID ou em transição para um ambiente pós-COVID. O ORS e o MOSIMTEC criaram um modelo de simulação de eventos discretos no SIMIO para entender o impacto de várias estratégias de design do sistema de ônibus para uma ampla variedade de padrões de demanda. Esta apresentação se concentra em dois componentes técnicos importantes desse modelo: Greer, Legard e Wolski 1. Uma estrutura de matriz preenchida na inicialização do modelo que simplificou o restante do código do modelo. 2. O valor de criar um modelo a partir de construções de nível inferior, em comparação com módulos pré-construídos que incluíam muitas funcionalidades prontas para uso.
Nesse modelo, os ônibus de transporte em um determinado loop devem ser igualmente deslocados. Por exemplo, se um loop levasse aproximadamente 60 minutos para ser concluído e houvesse 2 ônibus, os usuários gostariam de ver um ônibus aproximadamente a cada 30 minutos. O sistema modelado tem verificações de tempo, de modo que os ônibus podem permanecer em uma parada até o horário de partida programado. O NIH precisava entender quando uma rota específica poderia passar de 1 ônibus para 2 ônibus para atender à demanda durante os períodos de pico. No entanto, se o analista de simulação tivesse que reconstruir um cronograma personalizado para cada alteração na quantidade de ônibus ou mudança de turno, o tempo necessário para executar a análise seria impraticável.
O código de inicialização do modelo usa uma lista de blocos de construção de paradas. Usando os horários de início/parada dos ônibus no sistema, uma programação de ônibus foi criada dinamicamente na inicialização do modelo. Isso permite que o analista teste várias estratégias de ônibus sem criar manualmente um horário completo de ônibus.
A programação completa de ônibus do dia foi armazenada em uma matriz simples. Com essa estrutura de dados em vigor, a lógica para os ônibus executarem suas rotas tornou-se muito simples. Eric Raymond (2001) afirmou: "Estruturas de dados inteligentes e código burro funcionam muito melhor do que o contrário." A equipe do projeto passou um tempo considerável planejando a matriz de horários de ônibus. No entanto, uma vez que a matriz estava pronta, o desenvolvimento do restante do modelo ocorreu muito rapidamente, com poucos problemas surgindo durante o desenvolvimento e os testes.
O modelo de exemplo apresentado neste resumo foi desenvolvido no SIMIO. Embora uma introdução de alto nível ao SIMIO possa levar um modelador a pensar que deve usar apenas o veículo pré-construído, com as configurações definidas conforme necessário, o participante verá que um modelo construído do zero com lógica de processo é muito fácil de seguir. Há vários benefícios na criação de modelos com componentes de nível inferior:
A apresentação discutirá esses benefícios em mais detalhes, compartilhando exemplos específicos do modelo. O custo adicional da modelagem a partir do zero, em comparação com o uso de construções pré-construídas, geralmente é o tempo associado ao aprendizado da modelagem dessa forma. Uma vez que o paradigma fundamental de uma ferramenta é conhecido, juntamente com os requisitos mais importantes, raramente há um aumento de tempo em uma base de projeto a projeto relacionado à criação de objetos do zero. A apresentação abordará o tempo necessário para desenvolver essas habilidades fundamentais de modelagem e quando os autores ainda recomendam o uso de construções pré-construídas.
Muitos pacotes de software de simulação têm construções de modelos pré-construídos que podem ser usados por meio de configuração para evitar a necessidade de desenvolver lógica personalizada. No entanto, o uso de estruturas de dados inteligentes e a criação de modelos com construções de nível inferior podem resultar em modelos desenvolvidos mais rapidamente, com outros benefícios a longo prazo.
Anais da Conferência de Simulação de Inverno de 2020 K.-H. Bae, B. Feng, S. Kim, S. Lazarova-Molnar, Z. Zheng, T. Roeder e R. Thiesing, eds.
MOSIMTEC, LLC
297 Herndon Parkway,
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Escritório de Serviços de Pesquisa Institutos Nacionais de Saúde
31 Center Dr. Bethesda, MD 20892, EUA
Raymond, E.S.. 2001 The Cathedral & the Bazzaar: Musings on Linux and Open Source by Accidental Revolutionary (Reflexões sobre Linux e código aberto por um revolucionário acidental). 1ª edição. Newton, Massachusetts: O'Reilly Media.