Podemos dividir o estudo da simulação em dois modelos gerais: determinísticos e aleatórios.
Modelos Determinísticos
No modelo determinístico dado um valor para cada urna das variáveis de entrada “x” de uma “função y = f (x)” , o resultado é determinado de forma inequívoca.
Simulação de Modelos Probabilísticos
No modelo probabilístico ou aleatório, para cada variável de entrada “x” existe uma distribuição de probabilidades “w” que descreve a probabilidade de ocorrência dos valores da variável x, ou serem assumidos pela variável dependentes.
Esse modelo é denominado probabilístico ou estocástico.
Os modelos probabilísticos são os mais adequados à realidade porque levam em conta o fator incerteza (falta de certeza, dúvida) e relações entre as variáveis que o compõem.
A simulação é uma técnica que possibilita representar sistemas probabilísticos e determinadas situações via equações e funções matemáticas..
Viabiliza a resolução de problemas de diferentes níveis de complexidade, via algoritmos, grafos e inteligência artificial.
A técnica de simulação é também é utilizada, já de longa data, para a resolução de modelos determinísticos complexos, caso em que busca a solução através de um processo de aproximações sucessivas, através de modelos determinísticos e heurísticos.
Quando utilizada na solução de modelos probabilísticos, a simulação utiliza os dados amostrais das distribuições de probabilidades das variáveis de entrada, processa essas informações dentro do modelo especifico, e obtém como saída as distribuições de probabilidades da variável resultante.
