Klima og landbruk

De acordo com Saliby (1989), a simulação enquanto abordagem de estudo, vem sendo crescentemente utilizada nas mais diversas áreas de conhecimento. Dois fatores podem ser citados para explicar isso:

· a crescente complexidade dos problemas com os quais se defronta; e

· a maior disponibilidade de recursos computacionais (hardware e software).

Em termos de principal vantagem, o que a simulação tem a oferecer de melhor é sua grande flexibilidade, sendo empregada a problemas das mais variadas natureza, por exemplo:

a) simulação de sistemas de atendimento (filas); b) simulação de sistemas de estoques e compras; c) simulação financeira;

d) simulação de sistemas macroeconômicos; e) simulação de sistemas de transporte público; f) simulação de operações militares;

g) simulação de operações mineiras.

As características que tornaram os modelos de simulação mais populares segundo Saliby (1989) são as seguintes:

a) Realismo dos modelos

De acordo com Saliby (1989), a simulação não impõe o enquadramento de um problema em determinado molde para chegar-se a uma solução, permitindo grande liberdade na construção de um modelo mais real.

b) Evolutibilidade dos processos de modelagem

Um dos grandes benefícios da metodologia do processo de modelagem em simulação é a sua dimensão evolutiva. Ou seja, parte-se de um modelo a priori simples, e, aos poucos, vai se estudando e observando de maneira distinta as particularidades do problema em estudo. Por

meio desta característica de aprendizagem, o modelo pode ser aperfeiçoado, absorvendo novas variáveis, relações e/ou condições.

c) Flexibilidade dos modelos

O modelo de simulação torna possível avaliar conseqüências de um conjunto de decisões, sendo, desta forma, propícia à formulação de perguntas do tipo “o que se...?” (Pidd, 1998; Freitas Filho, 2008; Saliby, 1989) que dão margem para avaliar, baseado no modelo, a repercussão de elegíveis mudanças de cenário ou diferentes decisões e políticas.

d) Tratabilidade de problemas pouco estruturados

Não raramente há oportunidade de se deparar com problemas pouco estruturados, ou seja, que fazem menção a situações pobres quanto a informações que dizem respeito às suas variáveis e/ou interações. A simulação é uma das poucas metodologias capazes de oferecer meios para tornar possível o estudo deste tipo de problema. Porém, há de se ter cuidado na etapa de avaliação dos resultados. De acordo com Simon (apud Saliby, 1989), existe dependência direta entre o resultado da simulação e as premissas que a geraram, ou seja, a qualidade dos resultados varia em função da qualidade e precisão dos argumentos nos quais o modelo se apoiou.

e) Facilidade de comunicação

Como a modelagem de simulação não se restringe a moldes rígidos, como um conjunto de complicadas equações matemáticas, isto torna o modelo muito mais acessível em termos de compreensão por parte do usuário. Paralelamente, muitas pesquisas vêm sendo dedicadas ao desenvolvimento da simulação visual, cuja principal característica é permitir a comunicação com os demais elementos interessados ou que venham a ser afetados de alguma forma pelas decisões tomadas.

Em diversas situações, não há necessidade de obter a solução precisa para determinado problema e/ou situação. Em outras palavras, preza-se mais, em determinados momentos, pela ordem de grandeza da variável, obtida num curto espaço de tempo, do que seu valor exato, obtido por meio de procedimentos que exigem um grande tempo de execução. Nesta chamada “Era da Globalização”, na qual os cenários mudam muito rapidamente, esse tipo de ferramenta pode representar grande vantagem competitiva a quem a detém.

Segundo Saliby (1989) as principais dificuldades relacionadas à simulação são as seguintes:

a) Dificuldade de modelagem

A tradução de um problema real num modelo de simulação é uma etapa rigorosa para a qual se tem procurado obter maior apoio computacional. O uso de diagramas – como o ciclo de atividades proposto por Pidd (apud Saliby, 1989) – como metodologia de representação da evolução das entidades de um sistema ao longo do tempo tem sido cada vez mais utilizada. Simultaneamente, o desenvolvimento de facilidades computacionais interativas de apoio à modelagem também representa grande progresso, pois permitem simplificar a tarefa de programação.

b) Dificuldade de programação

A maior dificuldade relacionada a etapa de programação de um modelo de simulação se relaciona à especificidade de recursos de software, ou seja, a inexistência de uma biblioteca de rotinas pré-programadas, o uso de linguagens gerais de programação resultará num elevado custo de programação e, dessa forma, comprometer a extensão prejudicial o prazo de conclusão de determinado estudo.

Os principais investimentos relacionados à melhoria desta etapa têm se concentrado no desenvolvimento de programas geradores de linguagens de simulação, tais como: ARENA, PROMODEL, SIMAN, SIMIN, GASP, SCICOS (módulo do SCILAB) etc.

Muitos autores recomendam a abordagem de um problema através de simulação como um último recurso, devido à baixa precisão dos seus resultados. Tal imprecisão advém do processo de amostragem, relacionado geralmente com o tamanho da amostra. Daí, uma alternativa possível para minimizar esse problema seria trabalhar com amostras maiores. Mas, por outro lado, aumentaríamos a demanda de esforço computacional, aumentando, também, o tempo de processamento, que depende do porte dos recursos computacionais disponíveis.

d) Validação dos modelos de simulação

As soluções geradas a partir do modelo de simulação têm uma relação indireta com o problema real. Daí, estas soluções geradas têm relação com o modelo representativo da realidade, devendo servir, também, como respostas adequadas em relação ao problema real.

A validação das respostas tem que ser realizadas e poderão ser feitas em dois níveis:

· na verificação do modelo computacional (modelo livre de erros, etapa trabalhosa, mas que não deve ser negligenciada); e

· na validação do modelo conceitual (correspondência que deve existir entre o modelo e a realidade, isto é uma tarefa árdua).