redução de modelos de simulação de eventos discretos na sua ...

de que "qualquer um poderia fazê-lo". Outra tendência é construir um modelo mais
complicado, pois é possível em termos de capacidade computacional. Esta, aliada às
facilidades dos softwares de simulação, vem crescendo em um ritmo muito veloz. A
tentação de se criar um modelo mais complexo, pois há recursos disponíveis para tal, é
muito grande.
Em relação a alguns fatores técnicos, pode-se citar [YIN e ZHOU, 89]:
1. Falta de entendimento do sistema real;
2. Deficiência na habilidade de modelar corretamente o problema;
3. Prática de programação pobre.
No entanto, é uma unanimidade, entre vários autores [INNIS e REXSTAD, 83;
YIN e ZHOU, 89; SALT, 93], que a maior causa do crescimento de modelos complexos é
a falta de objetivos de simulação claramente bem definidos. Segundo HENIZE [84], o
objetivo de um modelo é de suma importância. Um modelo elaborado e preciso não tem
valor algum se não é capaz de responder questões relevantes. Um modelo simples e até
não tão preciso pode ser mais valioso se fornecer um melhor entendimento sobre o
sistema a ser simulado. Para comprovar que, em muitas vezes, os objetivos da simulação
são deixados em segundo plano, foi realizado um teste envolvendo algumas pessoas (12
ao todo) com pouca experiência em modelagem de simulação (menos de um ano), média
experiência (1 a 5 anos) e grande experiência (mais de 5 anos). O problema fornecido
pedia para estas pessoas construírem um modelo de simulação comunicativo, a partir de
uma descrição do sistema. O sistema era, simplesmente, composto por três máquinas
dispostas em série e o objetivo da simulação era de verificar qual a taxa de utilização da
segunda máquina. Todas as pessoas envolvidas no exercício, sem exceção, descreveram o
modelo contendo as três máquinas. Ora, se o objetivo da simulação era determinar a taxa
de utilização da segunda máquina, como o processamento da terceira máquina não influi
14