ZIP1.xlsx - Tarea 3 Solución de modelos probabilísticos de optimización Presentado por Jhon Jairo Giraldo Porto Código 1061735519 Presentado a

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Presentado por: Jhon Jairo Giraldo Porto Código: 1061735519 Presentado a: AdgarAntonio del Rio Tutor Universidad Nacional Abierta y a Distancia Vicerrectoría Académica y de Investigación Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería Métodos Probabilísticos Noviembre de 2019 Tarea 3 - Solución de modelos probabilísticos de optimización.
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MODELO DE LÍNEA DE ESPERA CON UN SOL Pn (1-p)*p^n Distribución empírica para tiempos entre llegadas 1 0.21598 7.1833333333 minutos 2 0.14783 3 0.10118 TASA DE LLEGADA 4 0.06925 Tasa de llegada en horas 5 0.04740 α 0.1392111369 minutos 6 0.03244 λ 8.3526682135 horas 7 0.02221 8 0.01520 9 0.01040 TASA DE SERVICIO 10 0.00712 Distribución empírica para tiempos de servicio 11 0.00487 4.9166666667 minutos 12 0.00334 13 0.00228 Tasa de servicio en horas 14 0.00156 α 0.2033898305 minutos 15 0.00107 µ 12.203389831 horas 16 0.00073 17 0.00050 18 0.00034 CONDICION DE ESTADO 19 0.00023 ρ 0.6844547564 20 0.00016 21 0.00011 22 0.00008 23 0.00005 24 0.00004 25 0.00002 26 0.00002 27 0.00001 28 0.00001 29 0.00001 30 0.00000 TOTAL Media ( t ) Media ( t )
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LO SERVIDOR a. Modelo de línea de espera con un solo servidor y número • Condición de estado estable El sistema pued (M/M/1) : (DG/∞/∞) 0.684 8.353 12.203 1 • Diseño de la Instalación de servicio Medidas de desempeño del est Cantidad esperada de clientes en el sistem Ls 2.1691176471 Cantidad esperado de clientes en la fila Lq 1.4846628907 Tiempo estimado de espera en el sistema Ws 0.0258571797 Tiempo estimado de espera en la fila Wq 0.0176980696 Probabilidades de e Probabilidad de inactividad en la instalación
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  • Fall '16
  • 344

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    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

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    Dana University of Pennsylvania ‘17, Course Hero Intern

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    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern

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