Colas M/M/S M/G/S Simulación

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Líneas de Espera: Teoría de Colas
Advertisements

Modelo de Colas Simulación.
Modelo m/G/1 Teoría de Colas.
Modelo m/Ek/1 Teoría de Colas.
Modelo M/M/s/k Teoria de Colas.
Investigación de Operaciones
CLIENTE - SERVIDOR Es un esquema de trabajo en la distribución y operación de información entre los equipos computacionales disponibles en una red. Quién.
La cafetería del ITT recibe 10 jabas diarias de leche “Lola” antes de las 8 de la mañana. En su llegada, se sacan de las jabas 10 cartones de 2 lts. Y.
Modelo m/m/s Teoría de Colas.
Modelo M | M | 1 Teoria de Colas.
M/G/1.
Instituto Tecnológico
Instituto tecnológico de Villahermosa
Medidas de Desempeño Teoría de Colas
Estimación por Intervalos de confianza
Conceptos Probabilísticos
Funciones de Probabilidad Discretas
Inferencia Estadística
Distribuciones Muestrales: Media y Diferencia de Medias
Probabilidad Condicional: Probabilidad Total y Teorema de Bayes
Valor esperado, Varianza y coeficiente de variación
Estadística Descriptiva y Representaciones Gráficas
Modelos de Programación Entera - Heurísticas
Cadenas de Markov de Tiempo Discreto
Eficiencia en los diseños factoriales
Notación de Kendall Teoria De colas.
TEORIA DE COLAS Integrantes: Luis Sibaja Edgar Castro Oscar Hurtado
Capítulo 9 Modelos de Espera
SIMULACION AVANZADA COMIMSA PICYT 1 TEORIA DE COLAS Presenta: Alvaro Sanchez Martinez Pedro Pérez Villanueva 26 Sep
Ejemplos Teorías de colas.
Teoría de colas Teoría de colas Alternativa a estudios de simulación
Tiempo de Interferencia
Teoría de Probabilidades
Ecuaciones de Chapman Kolmogorov
AGENDA Dudas Laboratorio de ejercicios propuesto
Generación de Variables Aleatorias
Repaso de Inferencia Simulación
Introducción Líneas de Espera
Inferencia Estadística
Distribuciones Muestrales: Propoción, Varianza y cociente de varianzas
Regresión Lineal Múltiple en Excel y SPSS
LÍNEAS DE ESPERA Gabriel García Velazquez.
LINEAS DE ESPERA (TEORIA DE COLAS)
Ecuaciones diferenciales
Principales distribuciones discretas
Colas M/M/1 Simulación Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá.
Contrastes planeados y pruebas post hoc
Teoría de Probabilidades
Teoría de Trafico en Redes
Eficiencia en los diseños factoriales
Generación de Números Pseudoaleatorios
Líneas de Espera: Teoría de Colas
Teoría de Probabilidad Dr. Salvador García Lumbreras
Villahermosa, Tab. 21 septiembre MATERIA: Investigacion de operaciones TEMA: Lineas de espera ALUMNOS: Maria isabel vega chanona HORA: 11:00 am a.
Líneas de Espera: Teoría de Colas
Simulación Dr. Ignacio Ponzoni
1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Estad í stica Capítulo 5.3.
I n s t i t u t o T e c n o l ó g i c o d e T e c n o l ó g i c o d e V i l l a h e r m o s a ING. EN SISTEMAS CATEDRATICO: I.I. Zinath Javier Gerónimo.
Probabilidad y Estadística
2.1 DEFINICIONES CARACTERÍSTICAS Y SUPOSICIONES.
Fecha de entrega: 21/09/11. La Teoría de Colas es el estudio de la espera en las distintas modalidades. El uso de los modelos de colas sirve para representar.
MÉTODOS CUANTITATIVOS Y SIMULACIÓN
INSTITUTO TECNOLOGICO DE VILLAHERMOSA
Capítulo 2 Fundamentos de la Teoría de Colas
UNIDAD II LINEAS DE ESPERA
Modelos de líneas de espera ó Teoría de colas.
Laboratorio de Estadística administrativa Distribución Poisson Distribución exponencial Febrero de 2007.
Definición. Una Cola es una línea de espera y la teoría de colas es una colección de modelos matemáticos que describen sistemas de líneas de espera particulares.
Distribución exponencial
Líneas de Espera: Teoría de Colas Curso Métodos Cuantitativos Prof. Lic. Gabriel Leandro
Transcripción de la presentación:

Colas M/M/S M/G/S Simulación Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

Modelo para varios servidores M/M/S La tasa de llegadas se distribuye de manera exponencial. El tiempo de atención de los servidores es homogéneo e independiente con una distribución exponencial. Se cuenta con un total de S servidores. En este sistema sólo se forma cola si existen más de S clientes en el sistema. Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

Medidas de Desempeño para el modelo M/M/S Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

Caso Especial M/M/2 Medidas de Desempeño

Ejercicio En un sistema de atención del estado, llegan clientes a una tasa de 15 clientes por hora. Además, se conoce que el tiempo de atención es de 3 clientes por minuto. Se conoce además que el tiempo entre llegadas y el tiempo de atención se distribuye exponencial. Analice las medidas de desempeño para los casos M/M/1 y M/M/2.

Modelo M/G/1 El número de llegadas en un periodo de tiempo se distribuye Poisson, por lo que los tiempos entre llegada se distribuyen exponencialmente. El tiempo de servicio puede tener cualquier distribución general. Sólo se dispone de un servidor para atender a los clientes. Se dispone con la relación de Pollaczek – Khincine: Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

Consideraciones Las medidas de desempeño no dependen directamente de la distribución asociada. Únicamente del valor de su media y su varianza. En este caso una varianza menor contribuye con un sistema más estable, con menos cola y mayor eficiencia de los servidores. De igual manera es necesario que el cociente entre la tasa de llegadas y el promedio de atención sea menor a 1. Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

Relaciones del modelo M/G/1 Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

Ejemplo M/G/1 Un servicio de lavandería de carros puede atender un auto en promedio cada 5 minutos con una desviación estándar de 2 minutos. La tasa media de llegadas es de 9 autos por hora. Obtenga las medidas de desempeño de acuerdo con el modelo M/G/1. Además, obtener la probabilidad de tener 0 clientes en el sistema y la probabilidad de que un cliente tenga que esperar por el servicio. Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

Tarea Consultar sobre las redes de Jackson. Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá