Ejercicio de Teoría de cola Elaborado por el estudiante de ING INDUSTRIAL DERWIS SULBARAN. 1) Suponga una estación de gasolina a la cual llegan en promedio 45 clientes por hora Se tiene capacidad para atender en promedio a 60 clientes por hora Se sabe que los clientes esperan en promedio 3 minutos en la cola La tasa media de llegadas λ es 45 clientes por hora o 45/60 = 0.75 clientes por minuto La tasa media de servicio µ es 60 clientes por hora o 60/60 = 1 cliente por minuto
2) Un lava carros puede atender un auto cada 5 minutos y la tasa media llegadas es de 9 autos por hora. Obtenga las medidas de desempeño acuerdo con el modelo M/M/1 Además la probabilidad de tener 0 clientes en el sistema, la probabilidad tener una cola de más de 3 clientes y la probabilidad de esperar más de min. En la cola y en el sistema
de de de 30
3) Un lava carros puede atender un auto cada 5 min. y la tasa media de llegadas es de 9 autos/hora, s = 2 min. Obtenga las medidas de desempeño de acuerdo con el modelo M/G/1 Además la probabilidad de tener 0 clientes en el sistema y la probabilidad de que un cliente tenga que esperar por el servicio
4)
EJERCICIO 2: TOMADO DEL LIBRO TEORÍA DE LÍNEAS DE ESPERA: MODELOS DE COLAS, DAVID DE LA FUENTE GARCÍA,
RAÚL
PINO
DÍAZ.
EJERCICIO 3: TOMADO DEL LIBRO TEORÍA DE LÍNEAS DE ESPERA: MODELOS DE COLAS, DAVID DE LA FUENTE GARCÍA, RAÚL PINO DÍAZ.
4) Considere una l鱈nea de espera con dos canales con llegadas POISSON y tiempos de servicio exponenciales. La tasa media de llegadas es de 14 unidades por hora y la tasa media de servicio es de 10 unidades por hora para cada canal. 多Cual es la probabilidad de que no haya unidades en el sistema? b) 多cual es la cantidad de unidades promedio en espera? c) 多cual es el tiempo promedio que espera una unidad por el servicio? DATOS K=2 Tasa llegadas = 14 unid/hora Tasa servicio = unids/hora
a)
b)
c)
5) SAM el veterinario maneja una clínica de vacunación antirrábica para perros, en la preparatoria local. Sam puede vacunar un perro cada tres minutos. Se estima que los perros llegarán en forma independiente y aleatoriamente en el transcurso del día, en un rango de un perro cada seis minutos, de acuerdo con la distribución de Poisson. También suponga que los tiempos de vacunación de Sam están distribuidos exponencialmente. Determinar: Datos l = 1 / 6 = 0.167 perros/min m = 1 / 3 = 0.34 perros/min La probabilidad de que Sam este de ocioso definirá de la siguiente manera:
Ahora la proporción de tiempo en que Sam está ocupado.
El número total de perros que están siendo vacunados y que esperan a ser vacunados
El numero promedio de perros que esperan a ser vacunados.
6) Las llamadas llegan al conmutador de una oficina a una tasa de dos por minuto, él tiempo promedio para manejar cada una de estás es de 20 segundos. Actualmente solo hay un operador del conmutador. Las distribuciones de Poisson y exponencial parecen ser relevantes en esta situación. Datos l = 2 llamadas/minutos m = (1 / 20 seg)(60 seg) = 3 llamadas/minuto La probabilidad de que el operador este ocupado se definirá:
El tiempo promedio que debe de esperar una llamada antes de ser tomada por él operador. El numero de llamadas que esperan ser contestadas.