leo/SD
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Leandro Afonso
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@@ -39,7 +39,7 @@ Primeiro, as tecnologias e paradigmas chave necessários para este projeto devem
- Uma **lista de eventos** central, frequentemente uma fila de prioridades, será necessária para armazenar eventos futuros, ordenados pelo seu timestamp. O ciclo principal da simulação retira o próximo evento da lista, processa-o e adiciona quaisquer novos eventos que resultem dele.
- **Processo de Poisson:** Para o modelo "mais realista" de chegadas de veículos, é especificado um processo de Poisson. A principal conclusão é que o tempo _entre_ chegadas consecutivas de veículos segue uma **distribuição exponencial**. Em Java, este intervalo pode ser gerado usando `Math.log(1 - Math.random()) / -lambda`, onde `lambda` (λi​) é a taxa de chegada especificada.
- **Processo de Poisson:** Para o modelo 'mais realista' de chegadas de veículos, é especificado um processo de Poisson. A principal conclusão é que o tempo _entre_ chegadas consecutivas de veículos segue uma **distribuição exponencial**. Em Java, este intervalo pode ser gerado usando `Math.log(1 - Math.random()) / -lambda`, onde `lambda` (λi​) é a taxa de chegada especificada.
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@@ -195,4 +195,4 @@ Assim que o sistema completo estiver a funcionar, as experiências exigidas pela
- **Debugging:** Debugging de sistemas distribuídos podem ser difíceis. Uma framework de logging (como Log4j 2 ou SLF4J) pode ser usada para registar eventos//alterações de estado nos diferentes processos.
- **Configuração:** Valores como endereços IP, números de porta ou parâmetros da simulação não devem ser "hardcoded". Um ficheiro de configuração (ex: um ficheiro `.properties` ou `.json`) torna a aplicação mais fácil de executar e testar.
- **Configuração:** Valores como endereços IP, números de porta ou parâmetros da simulação não devem ser "hardcoded". Um ficheiro de configuração (ex: um ficheiro `.properties` ou `.json`) torna a aplicação mais fácil de executar e testar.