Método de Montecarlo
Kevin CuevasPráctica o problema29 de Marzo de 2022
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INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL[pic 1][pic 2]
UNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA DE INGENIERIA Y CIENCIAS SOCIALES Y ADMINISTRATIVAS
MATERIA: SIMULACIÓN DE SISTEMAS
PROFESOR: ARRIAGA HERVER LUIS ENRIQUE
ALUMNO: CUEVAS BARAJAS KEVIN ARTURO
Tarea_4
Método de Montecarlo
FECHA: 03/Marzo/2022
Método de Montecarlo
Actividad Entregable 1
Considere el siguiente sistema, los buques tanque llegan a un puerto petrolero que tiene dos terminales “A” y “B”, la terminal B es más moderna y por lo tanto, más eficaz que la terminal A. El tiempo para descargar un buque tanque depende de la capacidad de éste, un superbuque tanque necesita 4 días para descargar en la terminal A y 3 días en la terminal B, un superbuque tanque mediano necesita 3 días en la terminal A y 2 días en la terminal B, los supertanques pequeños se descargan 2 días en la terminal A y 1 en la terminal B. Además, considere el sistema vacío, el tipo de buque tanque y la frecuencia con la que llegan al puerto se comporta de la siguiente manera:
Tiempo entre llegadas (días) | Probabilidad | Tipo de buque tanque | probabilidad |
1 | 0.2 | Superbuque tanque | 0.40 |
2 | 0.25 | Superbuque tanque mediano | 0.35 |
3 | 0.35 | Superbuque tanque pequeño | 0.25 |
4 | 0.20 |
Simular un tiempo acumulado de 15 días, calcular el tiempo promedio de espera en cada terminal y el tiempo promedio del sistema para cada buque tanque en el puerto petrolero. Utilice los siguientes números aleatorios y considere: a=27 Xn=63 Modulo=256
Tiempo entre llegadas (Días) | Probabilidad | Probabilidad Acumulada | Intervalos de Números Aleatorios |
1 | 0.2 | 0.2 | 0.00 ≤ RND ≤ 0.20 |
2 | 0.25 | 0.45 | 0.20 < RND ≤ 0.45 |
3 | 0.35 | 0.8 | 0.45 < RND ≤ 0.80 |
4 | 0.20 | 1 | 0.80 < RND ≤ 1.00 |
Tiempo buque tanque | Probabilidad | Probabilidad Acumulada | Intervalos de Números Aleatorios |
Superbuque | 0.40 | 0.40 | 0.00 ≤ RND ≤ 0.40 |
Superbuque mediano | 0.35 | 0.75 | 0.40 < RND ≤ 0.75 |
Superbuque pequeño | 0.25 | 1.00 | 0.75 < RND ≤ 1.00 |
NO. | RND | Tiempo de llegada | Tiempo acumulado | Inicio | RND | Tipo de buque | Terminal A | Salida | Tiempo de espera | Inicio | Terminal B | Salida | Tiempo de espera | Tiempo en el puerto |
1 | 0.64 | 3 | 3 | 3 | 0.05 | G | 4 | 7 | 0 | 7 | 3 | 10 | 0 | 7 |
2 | 0.40 | 2 | 5 | 7 | 0.37 | G | 4 | 11 | 2 | 11 | 3 | 14 | 0 | 9 |
3 | 0.86 | 4 | 9 | 11 | 0.02 | G | 4 | 15 | 2 | 15 | 3 | 18 | 0 | 9 |
4 | 0.31 | 2 | 11 | 15 | 0.53 | M | 3 | 18 | 4 | 18 | 2 | 20 | 0 | 9 |
5 | 0.33 | 2 | 13 | 18 | 0.24 | G | 4 | 22 | 5 | 22 | 3 | 25 | 0 | 12 |
6 | 0.96 | 4 | 17 | 22 | 0.43 | M | 3 | 25 | 5 | 25 | 2 | 27 | 0 | 10 |
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Actividad Entregable 2.
Una compañía en Toluca Estado de México, fabricante de bicicletas; ofrece a cada uno de los vendedores de una tienda grande de bicicletas pagar un bono si vende más de 4 bicicletas al día. La probabilidad de vender más de 4 bicicletas en un día es de 0.42, si el número de bicicletas vendidas es mayor que 4 la distribución de ventas se muestra en la siguiente tabla. La tienda tiene 4 modelos diferentes de bicicletas, la cantidad del bono pagado varía el tipo. El bono para el modelo A es de 10 dólares; el 40% de las bicicletas vendidas son de este tipo. El modelo B representa 35% de las ventas y paga un bono de 15 dólares. El modelo C tiene un bono de 20 dólares, y constituye el 20% de las ventas. Por último, el modelo D paga un bono de 25 por cada venta, pero representa sólo el 5% de las ventas. Elabore un modelo de simulación para calcular el bono promedio que un vendedor puede esperar en una quincena y el número de bicicletas vendidas por modelo.
Distribución de ventas.
Número de bicicletas vendidas | Probabilidad |
5 | 0.35 |
6 | 0.45 |
7 | 0.15 |
8 | 0.05 |
Modelo de bicicletas | Probabilidad |
A | 0.40 |
B | 0.35 |
C | 0.20 |
D | 0.05 |
Utilice los siguientes RND´s
Considere: a=21 Xn=39 Modulo=256
No. De bicicletas vendidas | Probabilidad | Probabilidad Acumulada | Intervalos de Números Aleatorios |
-4 | 0.42 | 0.42 | 0.00 ≤ RND ≤ 0.42 |
+4 | 0.58 | 1.00 | 0.42 < RND ≤ 1.00 |
No. De bicicletas vendidas (bono) | Probabilidad | Probabilidad Acumulada | Intervalos de Números Aleatorios |
5 | 0.35 | 0.35 | 0.00 ≤ RND ≤ 0.35 |
6 | 0.45 | 0.80 | 0.35 < RND ≤ 0.80 |
7 | 0.15 | 0.8 | 0.80 < RND ≤ 0.95 |
8 | 0.05 | 1 | 0.95 < RND ≤ 1.00 |
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