Considere un sistema con un único servidor en el cual los clientes potenciales llegan de acuerdo con un proceso Poisson con razón 4.0, un cliente potencial entrará al sistema solo si hay tres o menos clientes en el sistema al momento de su llegada. El tiempo de servicio de cada uno es exponencial con razón de 4.2; después del instante T = 8 no entran más clientes al sistema (los tiempos están dados en horas).
Realice un estudio de simulación para estimar el tiempo promedio que un cliente pasa en el sistema. Aplique el método boostrap para estimar el error cuadrático medio de su estimador.
Considere un modelo de línea de espera con un servidor, en el cual los clientes llegan de acuerdo con un proceso Poisson no homogéneo. Al llegar, entran a servicio si el servidor está desocupado o bien se forman en una fila.
Sin embargo, suponga que cada cliente solo puede permanecer formado una cantidad aleatoria de tiempo, con una distribución F, antes de salir del sistema. Sea G la distribución del servicio. Defina las variables y los eventos para analizar este modelo y dé los procedimientos de actualización. Suponga que estamos interesados en estimar el número promedio de clientes perdidos hasta el instante T; un cliente se considera perdido si se va antes de recibir servicio.
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