Modelação e Simulação

Código:

M.IA029

Sigla:

MS

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciência de Computadores
OFICIAL	Engenharia Informática

Ocorrência: 2024/2025 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Informática
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Inteligência Artificial

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
M.IA	17	Plano de estudos oficial	1	-	6	39	162
			2

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

A informação constante nesta página é provisória e será atualizada no início do ano letivo.

Resultados de aprendizagem e competências

Os objetivos da unidade curricular são:
1. Apresentar os conceitos básicos de modelação e simulação e as suas áreas de aplicação;
2. Apresentar as principais fases do ciclo de vida de um projeto de simulação;
3. Apresentar os principais tipos de modelos e a sua adequação ao tratamento de diferentes problemas;
4. Apresentar os principais aspetos arquiteturais das ferramentas de modelação e simulação; 5. Introduzir ferramentas de modelação e simulação.
Após concluir a UC o estudante deverá ser capaz de:
1. Identificar problemas, construir modelos e desenvolver projetos de simulação;
2. Analisar e aplicar resultados de simulação;
3. Incluir técnicas de simulação em diferentes áreas de engenharia e investigação;
4. Demonstrar entendimento das principais áreas de interesse e atuais desafios na área de modelação e simulação;
5. Utilizar ferramentas de modelação e simulação;
6. Projetar e implementar ferramentas e ambientes de simulação para fins específicos ou gerais.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Revisão e apresentação de conceitos:
a. Simulação como metodologia de engenharia;
b. Modelação (realismo, abstração) e tipos de modelos (normativos, comportamentais, …);
c. Metáforas de modelação e técnicas de simulação;
d. Preparação e tratamento de dados;
e. Modelação de sistemas complexos e processos estocásticos;
2. Projetos de simulação:
a. Técnicas básicas de simulação: simulação contínua, discreta e probabilística;
b. O ciclo de vida da simulação: modelação, recolha e preparação de dados, projetos de cenários, teste, calibração e validação de modelos, análise de resultados e implementação;
c. Linguagens e ambientes de simulação;
3. Tópicos avançados em modelação e simulação:
a. Simulação orientada a objetos;
b. Simulação distribuída;
c. Modelação e simulação interativa visual;
d. Simulação inteligente;
e. Modelação e Simulação baseada em agentes;
f. Ambientes de simulação e simulação de ambientes;
4. Aplicações avançadas de simulação;
5. Projeto.

Bibliografia Obrigatória

Osais, Y.E; Computer Simulation: A Foundational Approach Using Python
Downey, A.B. ; Modeling and Simulation in Python
Law, A.M.; Simulation Modeling and Analysis (5th ed.)
Banks, J., Carson II, J.S., Nelson, B.L., & Nicol, D.M. (2014); Discrete-Event System Simulation (5th ed.)
Teixeira, J.M.F., Brito, A.E.S.C. (2006); Simulação por computador
Chung, C.A. (2004); Simulation Modeling Handbook: A Practical Approach

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

A metodologia de ensino incluirá:
- Aulas teóricas, para apresentação e discussão de conceitos;
- Aulas práticas em regime tutorial, para realização de projeto;
- Realização de projeto de simulação;
- Escrita de artigo;
- Apresentação oral dos resultados do projeto

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Participação presencial	10,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico	10,00
Trabalho escrito	20,00
Trabalho prático ou de projeto	60,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de projeto	60,00
Frequência das aulas	42,00
Trabalho escrito	60,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

A obtenção de frequência implica nota >=8,0 em todas as componentes constituintes da avaliação distribuída (AD).

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação final: AD = 0.1*PE + 0.6*P + 0.2*R + 0.1*D