simulação

Simulação é a imitação do funcionamento de um processo ou sistema real ao longo do tempo, por meio de um modelo que representa suas características relevantes. O objetivo é compreender o comportamento do sistema, testar hipóteses ou avaliar intervenções sem interferir no sistema real. Diferencia-se de apenas modelar pela capacidade de executar o modelo ao longo de diferentes cenários e períodos.

Existem diferentes abordagens de simulação. A simulação contínua descreve mudanças em tempo contínuo; a discreta trata eventos que ocorrem em instantes discretos. Em muitos casos, a simulação envolve incerteza, utilizando métodos estocásticos ou Monte Carlo. Modelos de agentes representam sistemas como conjuntos de entidades autônomas que interagem entre si.

Processo típico de simulação: definir o objetivo, construir o modelo com dados e suposições, verificar a correta implementação, validar o modelo contra dados reais, projetar experimentos para explorar cenários, e analisar os resultados para apoiar decisões.

Aplicações incluem engenharia e manufatura para otimizar operações; ciência e pesquisa para testar hipóteses; finanças e gestão de riscos; treinamento de profissionais (voo, medicina, indústria); logística e planejamento urbano; e simulações climáticas ou ambientais.

História: os primeiros usos ocorreram na década de 1940 e 1950, com o desenvolvimento de simuladores militares e métodos de amostragem estocástica. O método de Monte Carlo, associado a Stanislaw Ulam e John von Neumann, tornou-se fundamental para modelagem probabilística e avaliação de incerteza.

Vantagens incluem a avaliação de políticas sem risco real, redução de custos e capacidade de experimentar grande número de cenários. Limitações residem na qualidade do modelo, na disponibilidade de dados e no custo computacional.