Es un sistema de líneas de espera con llegadas aleatorias, distribución general de los tiempos de servicio (para el cual se supone conocida la desviación estándar), un canal de servicio y una línea de espera.
En este modelo las llegadas se distribuyen de acuerdo con la distribución de Poisson, al igual a los casos anteriores, pero los tiempos de servicio no necesariamente se distribuyen de acuerdo con la distribución exponencial negativa. Si consideramos el caso en que solo existe un solo canal, estamos considerando el caso M / G / 1, es decir, llegadas de tipo Markov, tiempo de servicio general y un canal de servicio.
Procesos de Conteo
Un proceso estocástico se dice un proceso de conteo si N(t) representa el número de eventos ocurridos hasta el instante t. Un proceso de conteo debe satisfacer:
N(t) es un valor entero
Si sSi sUn proceso de Poisson con razón es un proceso de conteo que satisface las siguientes condiciones:
En este modelo las llegadas se distribuyen de acuerdo con la distribución de Poisson, al igual a los casos anteriores, pero los tiempos de servicio no necesariamente se distribuyen de acuerdo con la distribución exponencial negativa. Si consideramos el caso en que solo existe un solo canal, estamos considerando el caso M / G / 1, es decir, llegadas de tipo Markov, tiempo de servicio general y un canal de servicio.
Procesos de Conteo
Un proceso estocástico se dice un proceso de conteo si N(t) representa el número de eventos ocurridos hasta el instante t. Un proceso de conteo debe satisfacer:
N(t) es un valor entero
Si s
N(0) = 0
Es de incrementos independientes.
El número de eventos que ocurren en el intervalo de largo t tiene una distribución de Poisson con media t, por ejemplo:
Es de incrementos independientes.
El número de eventos que ocurren en el intervalo de largo t tiene una distribución de Poisson con media t, por ejemplo:

S : número de servidores.
n : número de clientes en el sistema.
N : número máximo de clientes en el sistema.
L : número promedio de clientes en el sistema.
Lq : número promedio de clientes esperando en la cola.
W : tiempo promedio de un cliente en el sistema.
Wq : tiempo promedio de un cliente esperando en el sistema.
Además se puede definir la razón promedio de llegada de clientes por:


Notación
M : llegadas de Poisson con razón lambda
G : distribución general de servicio
1 : un servidor


En general, el tiempo de servicio será independiente del tiempo en la cola, por ejemplo:

Como el sistema es FIFO se cumple que Wq=V, por lo que:

donde E[S] y E[s2] son los dos primeros momentos de la distribución de servicio. Entonces es posible obtener las siguientes cantidades de interés:

Finalmente, se muestra un ejemplo tipo y su resolución aplicando las formulas de este modelo:
PROBLEMA TIPO SOBRE MODELO M
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Muy completo tu explicacion sobre lo de teoria de colas y tu modelo, aunque no me quedo muy claro lo del ejercicio que has publicado, creo que deberia estar mas desarrollado para poder comprenderlo de mejor manera.
ResponderEliminarSuper bien tu explicación, excelente.
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