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Teoria De Colas


Enviado por   •  11 de Junio de 2015  •  3.722 Palabras (15 Páginas)  •  316 Visitas

Página 1 de 15

Teoría de Colas.

José Pedro García Sabater

Grupo ROGLE

Departamento de Organización de Empresas

Universidad Politécnica de Valencia.

Curso 2010 / 2011

Parte de estos apuntes está basado en la

fundamental obra “Fundamentals of Queueing

Theory” por Donald Gross y Carl Harris. Pero

también Factory Physics (Hopps and Spearman)

y Manufacturing Systems Modelling and

Analysis (Curry y Feldman) junto con un

pequeño aporte del que firma como autor han

contribuido.

Teoría de Colas

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Contenido

1. Introducción ..............................................................................................................................5

2. Descripción de un sistema de colas.............................................................................................5

2.1 Características de los sistemas de colas..............................................................................6

2.1.1 PATRÓN DE LLEGADA DE LOS CLIENTES ................................ 6

2.1.2 PATRONES DE SERVICIO DE LOS SERVIDORES....................... 6

2.1.3 DISCIPLINA DE COLA ................................................................... 7

2.1.4 CAPACIDAD DEL SISTEMA.......................................................... 7

2.1.5 NÚMERO DE CANALES DEL SERVICIO...................................... 7

2.1.6 ETAPAS DE SERVICIO................................................................... 8

2.1.7 RESUMEN........................................................................................ 8

2.2 Notación básica .................................................................................................................8

2.2.1 NOMENCLATURA.......................................................................... 8

2.3 Como medir el rendimiento de un sistema........................................................................10

2.4 Algunos resultados generales...........................................................................................11

2.4.1 RESULTADOS Y RELACIONES................................................... 11

2.5 Como recoger datos en un sistema de colas......................................................................12

2.6 Los procesos de Poisson y la distribución exponencial......................................................14

2.6.1 PROPIEDADES DEL PATRÓN DE LLEGADAS (O SERVICIO) POISSONEXPONENCIAL

............................................................................................ 14

2.6.2 GENERALIZACIONES AL PROCESO POISSON-EXPONENCIAL15

2.7 Procesos de nacimiento y muerte en el estado estacionario ...............................................16

2.8 Otras distribuciones. ........................................................................................................17

2.8.1 PRINCIPALES DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS DE TIPO DISCRETO.

18

2.8.2 PRINCIPALES DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS DE TIPO CONTINUO.

18

3. Modelos de colas simples.........................................................................................................20

3.1 El sistema M/M/1 ............................................................................................................20

3.2 Colas con servidores en paralelo M/M/C..........................................................................21

3.3 Colas con servidores en paralelo y limite de capacidad M/M/c/K......................................23

3.4 La fórmula de Erlang (M/M/C/C)....................................................................................25

3.5 Colas sin límites de servidores (M/M/) ........................................................................26

Teoría de Colas

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3.6 Colas con límite en la fuente ............................................................................................26

3.7 Cuando el servicio depende del número de clientes ..........................................................27

3.8 Colas con impaciencia .....................................................................................................28

3.8.1 LOS QUE NO SE UNEN A LA COLA ........................................... 28

3.8.2 LOS QUE ABANDONAN .............................................................. 28

3.9 Aproximación a los Problemas G/G/c...............................................................................30

3.9.1 M/G/1.............................................................................................. 30

3.9.2 G/G/1 .............................................................................................. 30

3.9.3 G/G/C.............................................................................................. 31

3.10 Otras fuentes de variabilidad en el tiempo de servicio.......................................................31

3.10.1 FALLOS (AVERÍAS) Y REPARACIONES.................................... 32

3.10.2 INTERACCIÓN HOMBRE MÁQUINA. ........................................ 32

4. Series y Redes..........................................................................................................................33

4.1 Introducción ....................................................................................................................33

4.2 Colas en serie ..................................................................................................................35

4.3 “Redes de Jackson abiertas”.............................................................................................36

4.3.1 “REDES DE JACKSON ABIERTAS CON MÚLTIPLES TIPOS DE CLIENTES”

37

4.4 “Redes de Jackson cerradas”............................................................................................37

4.4.1 EL ANÁLISIS DEL VALOR MEDIO............................................. 38

5. Simulación...............................................................................................................................41

5.1 Elementos de un Modelo de Simulación...........................................................................41

5.2 Modelización de las Entradas...........................................................................................42

5.3 Análisis de Resultados.....................................................................................................42

5.4 Validación del Modelo.....................................................................................................43

6. Problemas................................................................................................................................44

6.1 Encargado de Bibliotecas.................................................................................................44

6.2 Mantenimiento de Coches................................................................................................44

6.3 Comidas Rápidas.............................................................................................................44

6.4 Coordinación de transmisiones.........................................................................................45

6.5 Sucursal Bancaria ............................................................................................................45

Teoría de Colas

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6.6 Mantenimiento de Maquinaria .........................................................................................46

6.7 Alquiler de Ordenadores..................................................................................................46

6.8 Lavadero de Coches.........................................................................................................46

6.9 Dimensionando el Puerto.................................................................................................47

6.10 Central Telefónica ...........................................................................................................47

6.11 Cursos OnLine.................................................................................................................48

6.12 Mantenimiento Dispensadores .........................................................................................48

6.13 Peluquería Maripuri.........................................................................................................48

6.14 Dispensario Gratuito........................................................................................................48

6.15 Estación ITV ...................................................................................................................49

6.16 Mantenimiento de Robots................................................................................................49

6.17 Puliendo motores.............................................................................................................49

6.18 Nuevo concepto de supermercado....................................................................................50

6.19 Centralita Telefónica .......................................................................................................50

6.20 Mantemiento ...................................................................................................................51

6.21 Reparaciones Electrónicas ...............................................................................................51

6.22 Restaurante Chino Gran Muralla......................................................................................51

6.23 Aglomerados JPK............................................................................................................52

6.24 Ascensores PKJu .............................................................................................................56

6.25 Juguetes KP.....................................................................................................................58

6.26 Mejora de Un Servicio de Atención Telefónico ................................................................62

6.27 Colas en el parque de atracciones. ....................................................................................64

6.28 Automatismos JCP.........................................................................................................66

Teoría de Colas

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1. Introducción

Todos hemos experimentado en alguna ocasión la sensación de estar perdiendo el tiempo al

esperar en una cola. El fenómeno de las colas nos parece natural: esperamos en el coche al estar en un

tapón, o un semáforo mal regulado, o en un peaje; esperamos en el teléfono a que nos atienda un

operador y en la cola de un supermercado para pagar....

Generalmente como clientes no queremos esperar, los gestores de los citados servicios no quieren

que esperemos.... ¿Por qué hay que esperar?

La respuesta es casi siempre simple, en algún momento la capacidad de servicio ha sido (o es)

menor que la capacidad demandada. Esta limitación se puede eliminar invirtiendo en elementos que

aumenten la capacidad. En estos casos la pregunta es: ¿Compensa invertir?

La teoría de colas intenta responder a estas preguntas utilizando métodos matemáticos analíticos.

2. Descripción de un sistema de colas

Un sistema de colas se puede describir como: “clientes” que llegan buscando un servicio,

esperan si este no es inmediato, y abandonan el sistema una vez han sido atendidos. En algunos casos

se puede admitir que los clientes abandonan el sistema si se cansan de esperar.

El término “cliente” se usa con un sentido general y no implica que sea un ser humano, puede

significar piezas esperando su turno para ser procesadas o una lista de trabajo esperando para imprimir

en una impresora en red.

Figura 1 Un sistema de cola básico

Aunque la mayor parte de los sistemas se puedan representar como en la figura 1, debe quedar

claro que una representación detallada exige definir un número elevado de parámetros y funciones.

La teoría de colas fue originariamente un trabajo práctico. La primera aplicación de la que se

tiene noticia es del matemático danés Erlang sobre conversaciones telefónicas en 1909, para el cálculo

de tamaño de centralitas. Después se convirtió en un concepto teórico que consiguió un gran

desarrollo, y desde hace unos años se vuelve a hablar de un concepto aplicado aunque exige un

importante trabajo de análisis para convertir las fórmulas en realidades, o viceversa.

servicio

clientes que

abandonan

clientes

llegando

clientes

servidos

Teoría de Colas

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2.1 Características de los sistemas de colas

Seis son las características básicas que se deben utilizar para describir adecuadamente un

sistema de colas:

a) Patrón de llegada de los clientes

b) Patrón de servicio de los servidores

c) Disciplina de cola

d) Capacidad del sistema

e) Número de canales de servicio

f) Número de etapas de servicio

Algunos autores incluyen una séptima característica que es la población de posibles clientes.

2.1.1 Patrón de llegada de los clientes

En situaciones de cola habituales, la llegada es estocástica, es decir la llegada depende de una

cierta variable aleatoria, en este caso es necesario conocer la distribución probabilística entre dos

llegadas de cliente sucesivas. Además habría que tener en cuenta si los clientes llegan independiente

o simultáneamente. En este segundo caso (es decir, si llegan lotes) habría que definir la distribución

probabilística de éstos.

También es posible que los clientes sean “impacientes”. Es decir, que lleguen a la cola y si es

demasiado larga se vayan, o que tras esperar mucho rato en la cola decidan abandonar.

Por último es posible que el patrón de llegada varíe con el tiempo. Si se mantiene constante le

llamamos estacionario, si por ejemplo varía con las horas del día es no-estacionario.

2.1.2 Patrones de servicio de los servidores

Los servidores pueden tener un tiempo de servicio variable, en cuyo caso hay que asociarle,

para definirlo, una función de probabilidad. También pueden atender en lotes o de modo individual.

El tiempo de servicio también puede variar con el número de clientes en la cola, trabajando

más rápido o más lento, y en este caso se llama patrones de servicio dependientes. Al igual que el

Teoría de Colas

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patrón de llegadas el patrón de servicio puede ser no-estacionario, variando con el tiempo

transcurrido.

2.1.3 Disciplina de cola

La disciplina de cola es la manera en que los clientes se ordenan en el momento de ser servidos

de entre los de la cola. Cuando se piensa en colas se admite que la disciplina de cola normal es FIFO

(atender primero a quien llegó primero) Sin embargo en muchas colas es habitual el uso de la

disciplina LIFO (atender primero al último). También es posible encontrar reglas de secuencia con

prioridades, como por ejemplo secuenciar primero las tareas con menor duración o según tipos de

clientes.

En cualquier caso dos son las situaciones generales en las que trabajar. En la primera, llamada

en inglés “preemptive”, si un cliente llega a la cola con una orden de prioridad superior al cliente que

está siendo atendido, este se retira dando paso al más importante. Dos nuevos subcasos aparecen: el

cliente retirado ha de volver a empezar, o el cliente retorna donde se había quedado. La segunda

situación es la denominada “no-preemptive” donde el cliente con mayor prioridad espera a que acabe

el que está siendo atendido.

2.1.4 Capacidad del sistema

En algunos sistemas existe una limitación respecto al número de clientes que pueden esperar en

la cola. A estos casos se les denomina situaciones de cola finitas. Esta limitación puede ser

considerada como una simplificación en la modelización de la impaciencia de los clientes.

2.1.5 Número de canales del servicio

Es evidente que es preferible utilizar sistemas multiservidos con una única línea de espera para

todos que con una cola por servidor. Por tanto, cuando se habla de canales de servicio paralelos, se

habla generalmente de una cola que alimenta a varios servidores mientras que el caso de colas

independientes se asemeja a múltiples sistemas con sólo un servidor.

En la figura 1 se dibujó un sistema mono-canal, en la figura 2 se presenta dos variantes de

sistema multicanal. El primero tiene una sóla cola de espera, mientras que el segundo tiene una sola

cola para cada canal.

Teoría de Colas

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Fig. 2 Sistemas de cola multicanal

Se asume que en cualquiera de los dos casos, los mecanismos de servicio operan de manera

independiente.

2.1.6 Etapas de servicio

Un sistema de colas puede ser unietapa o multietapa. En los sistemas multietapa el cliente

puede pasar por un número de etapas mayor que uno. Una peluquería es un sistema unietapa, salvo

que haya diferentes servicios (manicura, maquillaje) y cada uno de estos servicios sea desarrollado por

un servidor diferente.

En algunos sistemas multietapa se puede admitir la vuelta atrás o “reciclado”, esto es habitual

en sistemas productivos como controles de calidad y reprocesos.

Un sistema multietapa se ilustra en la figura.3

Figura 3: Sistema Multietapa con retroalimentación.

2.1.7 Resumen

Las anteriores características bastan, de modo general, para describir cualquier proceso.

Evidentemente se puede encontrar una gran cantidad de problemas distintos y, por tanto, antes de

comenzar cualquier análisis matemático se debería describir adecuadamente el proceso atendiendo a

las anteriores características.

Una elección equivocada del modelo lleva a unos resultados erróneos, y en muchos casos no

analizar adecuadamente nos puede llevar a pensar que el sistema no es posible de modelar.

2.2 Notación básica

2.2.1 Nomenclatura

= Número de llegadas por unidad de tiempo

= Número de servicios por unidad de tiempo si el servidor está ocupado

Teoría de Colas

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c= Número de servidores en paralelo

c

: Congestión de un sistema con parámetros: (,, c)

N(t): Número de clientes en el sistema en el instante t

Nq(t): Número de clientes en la cola en en el instante t

Ns(t): Número de clientes en servicio en el instante t

Pn(t): Probabilidad que haya n clientes en el sistema en el instante t=Pr{N(t)=n}

N: Número de clientes en el sistema en el estado estable

Pn : Probabilidad de que haya n clientes en estado estable Pn=Pr{N=n}

L : Número medio de clientes en el sistema

Lq : Número medio de clientes en la cola

Tq : Representa el tiempo que un cliente invierte en la cola

S : Representa el tiempo de servicio

T = Tq+S: Representa el tiempo total que un cliente invierte en el sistema

Wq= E[Tq]: Tiempo medio de espera de los clientes en la cola

W=E[T]: Tiempo medio de estancia de los clientes en el sistema

r: número medio de clientes que se atienden por término medio

Pb: probabilidad de que cualquier servidor esté ocupado

Tabla 2: Nomenclatura básica

Con el paso del tiempo se ha implantado una notación para representar los problemas de colas

que consta de 5 símbolos separados por barras.

A / B / X /Y / Z

A: indica la distribución de tiempo entre llegadas consecutivas

B: alude al patrón de servicio de servidores

X: es el número de canales de servicio

Y: es la restricción en la capacidad del sistema

Z: es la disciplina de cola

Teoría de Colas

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En la tabla 1 se presenta un resumen de los símbolos más utilizados.

Característica Símbolo Explicación

Distribución de tiempos de

llegada (A)

Distribución de tiempos de

servicio (B)

M

D

Ek

Hk

PH

G

Exponencial

Determinista

Erlang tipo-k (k=1,2,...)

Mezcla de k exponenciales

Tipo fase

General

Número de servidores 1,2,...,

Disciplina de cola FIFO

LIFO

RSS

PR

GD

Servir al primero que llega

El último que llega se sirve

primero

Selección aleatoria de servicio

Prioridad

Disciplina general

Tabla 1 Simbología de la notación

El símbolo G representa una distribución general de probabilidad, es decir, que el modelo

presentado y sus resultados son aplicables a cualquier distribución estadística (siempre que sean

Variables IID- Independientes e Idénticamente Distribuidas).

Si no existe restricción de capacidad (Y = ) y la política de servicio es FIFO, no se suelen

incorporar dichos símbolos en la notación así:

M/D/3 es equivalente a M/D/3//FIFO

y significa que los clientes entran según una distribución exponencial, se sirven de manera

determinista con tres servidores sin limitación de capacidad en el sistema y siguiendo una estrategia

FIFO de servicio.

La notación anteriormente representada, por general, deja demasiados casos por resolver, pero

es suficiente para los casos más importantes.

2.3 Como medir el rendimiento de un sistema

La tarea de un analista de colas puede ser de dos tipo: a) establecer mecanismos para medir la

efectividad del sistema o b) diseñar un sistema “óptimo” (de acuerdo a algún criterio).

Diseñar eficientemente consiste, básicamente, en definir un sistema cuyo coste (de diseño y de

operación) se justifique por el servicio que da. Dicho servicio se puede evaluar mediante el coste de

“no darlo”. De este modo al diseñar se pretende minimizar unos supuestos costes totales.

A partir de los datos que nos suministra la teoría de colas se puede obtener la información

necesaria para definir el número de asientos necesarios en una sala de espera, o la estructura de etapas

de un proceso de atención al cliente.

Teoría de Colas

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En cualquier caso, para poder tomar decisiones hacen falta datos que la teoría de colas puede

dar en alguno de los siguientes tres aspectos:

a) tiempo de espera (en el total del sistema o en la cola)

b) cantidad de clientes esperando (en el sistema o en las colas)

c) tiempo ocioso de los servidores (total o particular de cada servicio)

2.4 Algunos resultados generales

Se presentan en este apartado algunos resultados y relaciones para problemas G/G/1 o G/G/c.

Estos resultados son válidos para cualquier problema de colas y por tanto serán utilizados en el

resto de desarrollo.

2.4.1 Resultados y relaciones

Si 1 el sistema tenderá a crecer inexorablemente.

El número de clientes en el instante t, n(t), es el número de llegadas que han ocurrido hasta t

menos el número de servicios completados hasta t.

El número medio de clientes en el sistema y en la cola se puede calcular de diferentes maneras:

  

  

n 0

L E n n pn

   

 

   

n c 1

q q Pn L E n n c

Little, en su famosa fórmula, establece una relación entre la longitud de la cola y el tiempo de

espera:

L=  W

Lq =  Wq

El tiempo de estancia de un cliente en el sistema se relaciona con el tiempo de espera de un

cliente en la cola,

1 W  Wq

Teoría de Colas

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El número de clientes que por término medio se están atendiendo en cualquier momento es:

 

r  L  L

q    W Wq 

En un sistema de un único servidor:

0

1 1 1

L L n p (n 1) p p 1 p

n

n n

n n

 q   

n       

La probabilidad de que un sistema de un único servidor esté vacío es p0=1-

La probabilidad de que un servidor (de un sistema de c servidores en paralelo) esté ocupado en

el estado estable es:

 

c

pb

El tiempo de estancia del cliente (i+1) en la cola es:



  

    

0 0

0

( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

1

i i i

q

i i i

q

i i i

q i

q

si W S T

W S T si W S T

W

donde S(i) es el tiempo de servicio del cliente i, y T(i) es el tiempo que transcurre desde la

llegada del cliente y hasta la llegada del cliente (i+1)

2.5 Como recoger datos en un sistema de colas

A priori se puede pensar que el método más adecuado para recoger datos al analizar un sistema

es establecer una plantilla y recoger los datos sobre el sistema cada cierto tiempo. Esta técnica es

“orientada al tiempo”

Es mejor, sin embargo, utilizar una técnica de recogida de información asociada a eventos.

“La información se recoge cuando algo ocurre”

En una cola convencional los únicos datos a recoger son:

a) cada cuánto llega un cliente

b) cuánto se tarda en servir a cada cliente

No es necesario recoger más información para, a partir de las relaciones expuestas en el

apartado anterior, definir cualquier medida de efectividad.

Ejemplo

Teoría de Colas

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Sea un sistema G/G/1. Sean los siguientes datos de entrada:

i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Tiempo entre llegadas entre i+1 e i 2 1 3 1 1 4 2 5 1 2 2 -

Tiempo de servicio al cliente 1 3 6 2 1 1 4 2 5 1 1 3

De la tabla anterior se puede extraer la siguiente información:

Reloj

(t)

Entrada/sa

lida

del cliente

i

Tiempo en

que el cliente

i entra en

servicio

Tiempo en

que el cliente

i sale del

servicio

Tiempo

en

la cola

Tiemp

o en el

sistem

a

Tamaño de

colas

después de

t

Clientes en

el sistema

después de

t

0 1-E 0 1 0 1 0 1

1 1-S 0 0

2 2-E 2 5 0 3 0 1

3 3-E 5 11 2 8 1 2

5 2-S 0 1

6 4-E 11 13 5 7 1 2

7 5-E 13 14 6 7 2 3

8 6-A 14 15 6 7 3 4

11 3-D 2 3

12 7-A 15 19 3 7 3 4

13 4-D 2 3

14 8-A;5-D 19 21 5 7 2 3

15 6-D 1 2

19 P-A;7-D 21 26 2 7 1 2

20 10-A 26 27 6 7 2 3

21 8-D 1 2

24 11-A 27 28 3 4 2 3

26 12-A;9-D 28 31 2 5 2 3

27 10-D 1 2

28 11-D 0 1

31 12-D 0 0

A partir de la anterior información obtenida se puede decir que:

31

12   clientes por unidad de tiempo

30

12

  clientes por unidad de tiempo

El tiempo medio de estancia en la cola es de

12

40

El tiempo medio de estancia en el sistema es de

12

70

De aquí y a partir de la fórmula de Little

Teoría de Colas

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31

40

12

40

31

12

31

70

12

70

31

12

    

    

Lq Wq

L W

2.6 Los procesos de Poisson y la distribución

exponencial

La mayor parte de los modelos de colas estocásticas asumen que el tiempo entre diferentes

llegadas de clientes siguen una distribución exponencial. O lo que es lo mismo que el ritmo de llegada

sigue una distribución de Poisson*

.

En esta sección se verán las características de una distribución de Poisson y como se relacionan

con la distribución exponencial. Posteriormente se analizan las más importantes propiedades y algunas

generalizaciones al adoptar tal patrón de llegadas. Se cierra el apartado con argumentos que apoyan el

uso de la distribución de Poisson. Adoptar la distribución de Poisson implica que la probabilidad de

que lleguen n clientes en un intervalo de tiempo t es:

t

n

n

e

n

t

p t

 

!

( )

( )

El tiempo entre llegadas se define, de este modo, como la probabilidad de que no llegue ningún

cliente:

t

p t e



0

( ) 

siendo por tanto una distribución exponencial.

2.6.1 Propiedades del Patrón de llegadas (o servicio) PoissonExponencial

El uso de este patrón de llegada (o de servicio) tiene, entre otras las siguientes propiedades:

P1 El número de llegadas en intervalos de tiempo no superpuestos es estadísticamente

independiente

* Es habitual también admitir que el ritmo de atención de cliente cuando el servidor está ocupado tiene

una distribución de Poisson y la duración de la atención al cliente una distribución exponencial.

Teoría de Colas

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P2 La probabilidad de que una llegada ocurra entre el tiempo t y t+t es t+o(t), donde 

es la tasa de llegada y o(t) cumple

( ) lim 0

t o

o t

t

 

. De hecho o(t) se podría entender

como la probabilidad de que llegue más de uno.

P3 La distribución estadística del número de llegadas en intervalos de tiempo iguales es

estadísticamente equivalente

 

e t s t s

n

t s

P t s

t s

n

n   

 

 

, 0,

!

( )

( )

 ( )

P4 Si el número de llegadas sigue una distribución de Poisson el tiempo entre llegadas sigue

una distribución exponencial de media (1/) y al contrario

t

o

t

n

n

e P t e

n

t

P t

  

  ( ) 

!

( )

( )

P5 Si el proceso de llegada es Poisson, los tiempos de llegada son completamente aleatorios

con una función de probabilidad uniforme sobre el periodo analizado.

  k k

T

k

f t t t k llegadas en T

!

( , ,..., / 0, )

 1 2 

P6 Para conocer los datos que definen un proceso de Poisson solo es necesario conocer el

número medio de llegadas

P7 Amnesia de la Distribución exponencial: La probabilidad de que falten t unidades para

que llegue el siguiente cliente es independiente de cuanto tiempo llevamos sin que llegue

ningún cliente.

Pr T  1/T  t

0   Pr0  T  t

1  t

0 

2.6.2 Generalizaciones al Proceso Poisson-Exponencial

a) Variabilidad de 

Se puede admitir que  varíe con el tiempo. En este caso

  

t

o

n

m t

n m t s ds

n

m t

P t e , ( ) ( )

!

( ( )) ( )

( )

b) Llegadas múltiples

Teoría de Colas

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Se puede admitir que en cada evento de llegada aparezcan i clientes, donde:



n

i

i

1

 

En este caso la probabilidad de que en el instante t hayan aparecido m clientes es:

  

 

( )

!

( )

( )

k

m

k

t

r

c

k

t

P N t m e

 

donde (k )

m

c es la probabilidad de que k ocurrencias den un resultado total de m clientes.

2.7 Procesos de nacimiento y muerte en el estado

estacionario

Un proceso estocástico es la abstracción matemática de un proceso empírico, cuyo desarrollo

está gobernado por alguna ley de probabilidad.

Desde el punto de vista de la teoría de probabilidades, un proceso estocástico se define como

una familia de variables aleatorias {X(t),tT} definidas sobre un horizonte T. X(t) es el estado del

sistema.

Se dice que un proceso estocástico {X(t),t=0,1,...} es un proceso de Markov si, para cualquier

conjunto de n instantes t1<t2<...<tn, la distribución de X(t) depende únicamente del valor de X(tn-1). Es

decir:

“ Dada la situación presente, el futuro es independiente del pasado y el proceso carece

de memoria”

Una cola, con proceso de llegada Poisson-Exponencial de media , y con proceso de servicio

Poisson-Exponencial de media , se puede modelizar como una cadena de Markov continua, donde

en cada intervalo infinitesimal de tiempo puede ocurrir un nacimiento (llegada) o una muerte (salida)

 

 1 ( , ) ( ) 1

1 ( , ) ( ) 0

       

       

P n n en t t t t o t n

P n n en t t t t o t n

r n

r n

Al representar las anteriores probabilidades se ha considerado que las tasas de llegada y de

servicio ( y  respectivamente) dependen del número de elementos en el sistema.

Una representación gráfica de un fragmento de la cadena de Markov generada es la

representada en la siguiente figura:

Teoría de Colas

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Figura 4: Fragmento de cadena de Markov

Es interesante conocer las probabilidades en el estado estacionario de que haya n elementos en

el sistema. n elementos en el sistema se refleja porque la cadena de Markov está en el estado n.

En situación estacionaria, se puede decir que el “balance de flujo” alrededor del estado n debe

ser 0 (sino no sería estable). Así las probabilidades de entrada en el estado n , deben ser iguales a la

probabilidad de las salidas:

n 0 nPn   nPn  n1Pn1   n1Pn1  

En el origen

0P0  1P1

De las anteriores ecuaciones se puede extraer que:



 

n

i i

i Pn P

1

1

0

y dado que

1

0

 

n

i

Pi

se puede calcular



 

1 1

1

0

1

1

n

n

i i

i

P

Aunque la resolución de las anteriores ecuaciones parece complicada, no es estrictamente

necesario conocer cómo se puede resolver para poderlas aplicar. Sólo en el caso de que nuestra

realidad no sea aplicable a un problema ya resuelto deberíamos profundizar en los diferentes métodos

que permiten resolver nuestro problema.

...

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