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Tópicos Avançados de Modelação e Simulação

Código 11514
Ano 1
Semestre S1
Créditos ECTS 6
Carga Horária OT(15H)
Área Científica Informática
Tipo de ensino Ensino presencial (tutórico) e auto-aprendizagem.
Estágios --
Objectivos de Aprendizagem Esta UC tem como objetivos estudar aspetos avançados em tópicos relacionados com primitivas para simulação computacional e permitir ao estudante compreender todo o processo inerente à construção e validação de uma simulação computacional.
No final da Unidade Curricular o estudante deve: (i) conhecer e ser capaz de utilizar corretamente primitivas para simulação computacional de qualidade e compreender todo o processo inerente à construção e validação de uma simulação computacional; (ii) ser capaz de isolar os eventos que dominam a situação a ser simulada e apontar os mecanismos que melhor a representam no ambiente computacional; (iii) ser capaz modelar um problema, e ter desenvolvido competências para desenhar, implementar e testar a simulação computacional que o permite estudar; (iv) ser capaz de identificar o tipo de simulação que melhor serve os propósitos da situação em análise; (v) ter desenvolvido competências para validar simulações computacionais e obter valores com significância estatística da sua execução.
Conteúdos programáticos 1. Estudo de aspectos avançados em tópicos relacionados com primitivas para simulação computacional:
1.1. Implementação e teste de geradores de números pseudo-aleatórios com distribuição uniforme;
1.2. Transformações de sequências de números com distribuição uniforme em números com distribuição empírica ou não uniforme;
1.3. Criação de estruturas específicas de auto-correlação em sequências de valores geradas computacionalmente.

2. Modelação de um problema e análise das condições reais e aleatórias que o afectam:
2.1. Condições e eventos essenciais para o problema em análise;
2.2. Imitar a operação em tempo-real de sistemas complexos.

3. Simulação de sistemas complexos:
3.1. Combinação de primitivas de simulação para construção de uma simulação de um sistema complexo;
3.2. Modelos para a construção de simulações computacionais, com foco na simulação baseada em eventos.
3.3. Análise, Interpretação e validação dos resultados da simulação.
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação A avaliação a esta unidade curricular é feita recorrendo a 4 elementos: um teste escrito de aferição de conhecimentos (T) e três trabalhos individuais (T1, T2 e T3). A nota final (N) resulta da média ponderada das classificações nos vários elementos:
N = 0.30 x T + 0.15 x T1 + 0.15 x T2 + 0.40 x T3.

Os trabalhos individuais consistem no desenvolvimento de propostas discutidas ao longo do semestre, com recurso a algumas das referências bibliográficas sugeridas e que incorporam o desenho e programação de simulações computacionais. Estes trabalhos serão acompanhados de relatórios. O(a) aluno(a) é aprovado por ensino-aprendizagem caso obtenha nota final igual ou superior a 9,5 valores.

A admissão a exame depende da nota final ser igual ou superior a 6 valores. O exame substitui apenas o teste escrito (os trabalhos continuam a contar para a nota após exame), e a aprovação do(a) aluno(a) após exame rege-se novamente de acordo com o que foi estipulado acima para a aprovação durante o período ensino-aprendizagem. Para obter aprovação, o(a) aluno(a) deve ter nota final superior ou igual a 9,5 valores, em que N é dada por
N = 0.30 x E + 0.15 x T1 + 0.15 x T2 + 0.40 x T3,
sendo que E denota a classificação obtida em exame.
Estes critérios aplicam-se a alunos de erasmus e trabalhadores estudantes, à excepção da assiduidade às aulas e salvo situações pontuais devidamente discutidas e acordadas com o regente da unidade curricular.

Momentos de Avaliação Teste Escrito - 19/12/2018
Data limite de entrega do trabalho 1 - 07/11/2018
Data limite de entrega do trabalho 2 - 29/11/2018
Data limite de entrega do trabalho 3 - 07/01/2019
Bibliografia principal 1. Bibliografia principal
Law, A.M. & Kelton, W.D., 2000. Simulation Modeling and Analysis MacGraw Hil, eds., McGraw-Hill.

P. L’Ecuyer and R. Simard, “TestU01: A C Library for Empirical Testing of Random Number Generators,” ACM Transactions on Mathematical Software, vol. 33, no. 4, p. 22, Agosto de 2007.

D. B. Thomas, W. Luk, P. H. Leong, and J. D. Villasenor, “Gaussian Random Number Generators,” ACM Computing Surveys, vol. 39, no. 4, p. 11, 2007.

2. Bibliografia secundária
Pedro R. M. Inácio, Mário M. Freire, Manuela Pereira, and Paulo Monteiro, “Fast Synthesis of Persistent Fractional Brownian Motion," ACM Transactions on Modelling and Computer Simulation, Universidade da Beira Interior, 2010.

Pedro R. M. Inácio, Branka Lakic, Mário M. Freire, Manuela Pereira, and Paulo P. Monteiro, “The Design and Evaluation of the Simple Self-Similar Sequences Generator,” Elsevier Information Sciences, Vol. 179, Issue 23, pp.4029-4045, 2009.
Língua Português
Data da última atualização: 2014-08-07
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