Configurar a execução

Antes de rodar, alguns ajustes decidem quanto você espera e quanta confiança pode ter no resultado.

Todos ficam no modal que abre ao clicar em Simular — ou na engrenagem no topo da tela de análise. Tipo de execução, tempo de simulação, pontos de amostragem, nível de confiança e erro relativo máximo aparecem de cara; aquecimento, semente, repetições e limite de eventos estão atrás de Opções Avançadas, no meio do modal:

Tipo de análise

A primeira escolha: estacionária ou transiente. Elas respondem perguntas diferentes, e a página Estacionário ou transiente? explica qual usar.

Tempo de simulação

Por quanto tempo o sistema é observado, na unidade que você usou no modelo. Se os tempos estão em minutos, 500000 são 500 mil minutos simulados — o que leva segundos para calcular.

Como escolher

Comece com um valor que dê alguns milhares de conclusões. Se cada atendimento leva 5 minutos, 100000 já produz cerca de 20 mil atendimentos, o que é bastante.

Depois confira: rode com o dobro do tempo. Se o resultado praticamente não mudar, estava suficiente.

Tempo curto demais produz números instáveis — que mudam a cada execução. Tempo longo demais só gasta o seu tempo, e em modelos com transições muito rápidas pode esbarrar no limite de eventos.

Aquecimento

O sistema começa vazio, e essa partida não representa o funcionamento normal. Numa análise estacionária, esse começo entra na média e puxa o resultado.

O aquecimento descarta um trecho inicial. Um valor entre 5% e 10% do tempo de simulação costuma bastar.

Sem aquecimento, simulação curta engana

Com tempo de simulação longo, o efeito da partida se dilui e o aquecimento importa pouco. Com tempo curto, ele pode ser a maior fonte de erro do resultado — e não aparece como erro nenhum, só como um número um pouco baixo demais.

Repetições e confiança

A simulação é repetida várias vezes e os resultados combinados. Isso permite estimar a margem de erro: em vez de "a fila é 0,5", você recebe "a fila é 0,5 com margem de 0,01".

Dois controles:

• Nível de confiança — normalmente 95%. Quer dizer que o valor real está dentro da margem informada em 95 das 100 vezes.
• Erro relativo máximo — quão apertada você quer a margem. Mais apertado significa mais repetições e mais tempo.

Para explorar, a configuração padrão basta. Para um número que vai num relatório, vale apertar o erro relativo e conferir a margem no resultado.

Semente

Simulação usa números aleatórios. Por padrão cada execução sorteia diferente, então dois resultados nunca são idênticos.

Fixar a semente faz a execução ser reproduzível: mesma semente, mesmo resultado.

Quando fixar

Fixe ao comparar duas versões de um modelo — assim a diferença que você vê vem da mudança, e não do sorteio.

Não fixe ao avaliar a estabilidade de um resultado. Rodar com sementes diferentes e ver quanto varia é justamente a informação que você quer.

Limite de eventos

Um teto de segurança para o número de passos por repetição. Existe para uma execução mal configurada não rodar indefinidamente.

Se a execução parar com MAX_EVENTS_REACHED, o modelo precisou de mais passos do que o teto. Reduza o tempo de simulação — costuma resolver, e é mais rápido — ou aumente o limite.

Isso acontece quando há transições muito rápidas no modelo: cada unidade de tempo simulada gera muitos eventos.

Em varreduras, o custo multiplica

Numa comparação de cenários, o tempo de simulação vale para cada combinação. Vinte combinações com tempo alto demoram vinte vezes mais — e se uma delas estourar o limite de eventos, a varredura falha.

Rode uma execução única primeiro para calibrar, e só depois lance a varredura.