Universidade Estadual de Campinas – Unicamp
Departamento de Computação e Automação Industrial –
DCA
Disciplina: Introdução à Teoria de Agentes – IA009
Professor: Ricardo Gudwin
Aluno: Leandro Camara Ledel
RA: 950974
Relatório
do Exercício Computacional 5 – EC5
Simulação de um Estabelecimento de Venda de Pães
(Padaria) utilizando a Ferramenta SNTool
1.
Introdução
A idéia de simular um estabelecimento comercial
surgiu após a análise de casos reais onde houvessem fluxos a serem medidos e/ou
analisados. Em um estabelecimento comercial, pode-se analisar diversos tipos de
fluxos, como de mercadorias, moeda, ou até mesmo de clientes e funcionários.
Tomou-se então como Caso de Estudo a simulação de uma Padaria, e analisou-se o
fluxo de pessoas (clientes) que optam por cada uma das mercadorias disponíveis,
e também a forma de pagamento pela qual tais clientes optam.
2. Desenvolvimento
Inicialmente, estudou-se a Ferramenta SNTool,
verificando suas características e possibilidades de uso. A seguir, montou-se o
cenário de simulação desejado.
A configuração da Padaria desenvolvida conta com
onze locais distintos, sendo sete locais ativos (nos quais realiza-se alguma
função) e quatro locais passivos. Os locais ativos são: balcão, fornecedor de
pão, fornecedor de leite, fornecedor de doces, e fornecedor de frios. Os locais
passivos são: fila de entrada, pedido de compras, sacola de compras e a saída
da Padaria.
A variável analisada foi o número de pessoas, e os
casos de análise foram: número de pessoas que compram cada um dos produtos
oferecidos, e também a forma de pagamento que os clientes optam para cada
compra.
O
cenário inicial está descrito na figura 1. Adicionou-se contadores às classes
ativas dos fornecedores de pão, leite, doces e frios, e também às classes de
Pagamento a Cartão e à Vista, a fim de obter-se estatísticas da operação do
estabelecimento.
3. Casos Considerados
Número total de pessoas: 40
Porcentagem de pessoas que compram pão: 25%
Porcentagem de pessoas que compram leite: 25%
Porcentagem de pessoas que compram doces: 25%
Porcentagem de pessoas que compram frios: 25%
Porcentagem de pessoas que pagam à Vista: 50%
Porcentagem de pessoas que pagam à Prazo: 50%
Figura 1: Estado Inicial da Simulação do Caso 1
Figura 2: Estado Intermediário da Simulação do Caso 1
Figura 4: Estado Final da Simulação do Caso 1
Resultados do Caso 1:
Número total de pessoas: 40
Número de pessoas que compraram pão: 8 (20,0%)
Número de pessoas que compraram leite: 15 (37,5%)
Número de pessoas que compraram doces: 7 (17,5%)
Número de pessoas que compraram frios: 10 (25,0%)
Número de pessoas que pagaram à Vista: 23 (57,5%)
Número de pessoas que pagaram à Prazo: 17 (42,5%)
Número total de pessoas: 100
Porcentagem de pessoas que compram pão: 30%
Porcentagem de pessoas que compram leite: 30%
Porcentagem de pessoas que compram doces: 20%
Porcentagem de pessoas que compram frios: 20%
Porcentagem de pessoas que pagam à Vista: 60%
Porcentagem de pessoas que pagam à Prazo: 40%
Resultados do Caso 2:
Número total de pessoas: 100
Número de pessoas que compraram pão: 22 (22%)
Número de pessoas que compraram leite: 35 (35%)
Número de pessoas que compraram doces: 24 (24%)
Número de pessoas que compraram frios: 19 (19%)
Número de pessoas que pagaram à Vista: 60 (60%)
Número de pessoas que pagaram à Prazo: 40 (40%)
4. Conclusões
Observou-se que as simulações realizadas atendem às expectativas, uma vez que as porcentagens de clientes em cada caso aproximam-se bastante das porcentagens inicialmente atribuídas a cada classe ativa da simulação. No caso 1, o número de pessoas considerado foi de 40, enquanto que no caso 2 o número de pessoas foi de 100. Para um número maior de pessoas, como no caso 2, as porcentagens finais obtidas aproximam-se mais das porcentagens inicialmente atribuídas a cada classe do que no caso 1. Isto significa que a simulação é mais precisa com um número maior de elementos (no caso pessoas) de amostragem.
O exemplo da padaria é bastante simples, mas pode-se imaginar outros possíveis testes, como atribuição de valores a cada produto, decisões de compra por parte dos clientes, além de acrescentar novos lugares como fornecedores de salgados e refrigerantes.