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Disc.: SIMULAÇÃO DA PRODUÇÃO E TEORIA DAS FILAS Aluno(a): LEONARDO WASILEWSKI LEITE DA SILVA 201902123051 Acertos: 5,0 de 10,0 18/05/2021 Acerto: 1,0 / 1,0 Represente o vetor de probabilidade associado à variável aleatória "distribuição de bolas em regiões", sendo que temos R1 com 20 bolas, R2 com 50 bolas e R3 com 30 bolas: [1/3 1/3 1/3] nenhuma das alternativas anteriores [0,2 0,5 0,3] [0,5 0,3 0,2] [0,2 0,3 0,5] Respondido em 18/05/2021 15:14:34 Explicação: A alternativa indicada representa na ordem e valor corretos as distribuições de probabilidade das 3 regiões indicadas. Acerto: 1,0 / 1,0 Pessoas chegam a uma bilheteria de um cinema a um ritmo de 15 por hora. O tempo médio de atendimento da bilheteria é de 3 minutos. Qual o tempo médio de espera ? 9 minutos 21 minutos 45 minutos 6 minutos 1.05 horas Respondido em 18/05/2021 15:14:38 Acerto: 0,0 / 1,0 Um caixa único de um Banco atende em média 5 clientes a cada 30 minutos. Sabe-se que entram no banco para atendimento no caixa, 8 clientes por hora. Qual o número médio de clientes no Sistema ? 2 clientes 4 clientes Questão1 a Questão2 a Questão3 a https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp javascript:voltar(); 1 cliente 10 clientes 3 clientes Respondido em 18/05/2021 15:14:40 Acerto: 1,0 / 1,0 O exemplo que melhor exemplifica o modelo de disciplina da fila tipo LIFO é: Distribuição aleatória de resultados do vestibular Retirada de compras do carrinho no Supermercado para passagem no caixa Atendimento no banco segundo caixa com prioridade Atendimento por ordem alfabética numa clínica médica Senha distribuída por ordem de chegada num restaurante Respondido em 18/05/2021 15:14:41 Acerto: 0,0 / 1,0 Assinale a alternativa que apresenta as três fases do ciclo de simulação: Análise - Projeto - Desenvolvimento Desenvolvimento - Análise - Decisão nenhuma das alternativas anteriores Concepção - Implementação - Análise Planejamento - Ação - Avaliaçao Respondido em 18/05/2021 15:14:42 Explicação: Conforme proposto por Chwif e Medina, o chamado Ciclo de Simulação envolve três fases principais ¿ concepção, implementação e análise. Acerto: 0,0 / 1,0 Assinale a ÚNICA alternativa que NÃO apresenta um elemento a ser contemplado no modelo abstrato de um experimento de simulação: Escopo Hipóteses de modelagem Descrição dos processos Análise dos dados de saída Identificação dos dados de entrada Respondido em 18/05/2021 15:14:43 Explicação: A identificação dos dados de saída é um dos elementos do modelo abstrato, mas a análise não pertence a esta fase. Acerto: 1,0 / 1,0 Questão4 a Questão5 a Questão6 a Questão7 a Assinale a alternativa que apresenta a lista correta de parâmetros empregados na ferramenta INPUT ANALYZER para a representação da distribuição de probabilidade de Poisson: mínimo - máximo mínimo - máximo - média média - desvio-padrão média média logarítmica Respondido em 18/05/2021 15:14:45 Explicação: Na distribuição de Poisson, o único parâmetro utilizado é a média do processo estocástico. Acerto: 1,0 / 1,0 Assinale a alternativa que apresenta o relatório do ROCKWELL ARENA que indica a utilização registrada dos recursos durante todo o período de medição: QUEUE INSTANTANEOUS UTILIZATION NUMBER BUSY NUMBER SCHEDULED nenhuma das alternativas anteriores Respondido em 18/05/2021 15:14:46 Explicação: O campo INSTANTANEOUS UTILIZATION (utilização) informa a utilização instantânea do recurso, ou seja, a sua utilização registrada durante todo o período de medição Acerto: 0,0 / 1,0 O software ROCKWELL ARENA dispõe de blocos de processos e dados para a construção de modelos. Assinale a alternativa que apresenta o módulo que permite a atribuição de novos valores a variáveis do sistema, como atributos ou tipos de entidades, em um modelo de simulação: DISPOSE ASSIGN CREATE PROCESS ATTRIBUTE Respondido em 18/05/2021 15:14:47 Explicação: O módulo ASSIGN permite a atribuição de novos valores a variáveis do sistema, como atributos ou tipos de entidades. Acerto: 0,0 / 1,0 Questão8 a Questão9 a Questão10 a Assinale a alternativa que NÃO apresenta um passo do método de Monte Carlo: Gerar valores pseudo-aleatórios de acordo com a função densidade de probabilidade que define cada incerteza do problema em análise. Realizar um único experimento de geração e coleta de dados. Calcular o resultado determinístico, com base na substituição das incertezas pelos valores gerados. Agregar e manipular os resultados da amostra de forma a obter uma estimativa da solução do problema Modelar o problema definindo uma função densidade de probabilidade para representar o comportamento de cada uma das incertezas do sistema - normalmente, associadas aos padrões de chegada ou os módulos internos de processamento Respondido em 18/05/2021 15:14:49 Explicação: Como o método de Monte Carlo não apresenta o valor exato, mas uma aproximação da solução, sujeita a erros, há a necessidade de se reduzir o dito erro de aproximação, que é inversamente proporcional ao tamanho da amostra. Assim, se aumentarmos a quantidade de experimentos, o erro de aproximação se torna menor javascript:abre_colabore('38403','225968310','4595706920');
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