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Notas Taller- Análisis de resultados para simulaciones de estado estacionario Valores para las medidas de desempeño obtenidas en el largo plazo y calculadas bajo “condiciones normales de operación”. Son aquellas propiedades del sistema que no son influenciadas por las condiciones iniciales del modelo. Una simulación de estado estacionario es aquella cuyo objetivo es estudiar el comportamiento de un sistema que no termina (o que corre durante un largo periodo de tiempo), en el largo plazo, cuando alcance precisamente el estado estacionario. Como no podemos simular hasta tener un tamaño de muestra infinito (o bien un tiempo infinito) es necesario determinar una longitud de la corrida para hallar las medidas de estado estacionario. Para esto hay que considerar: Sesgo en el estimador puntual causado por condiciones iniciales (generalmente decrece cuando la longitud de la corrida aumenta). La precisión deseada del estimador puntual, medida por una estimación de la variabilidad. Restricciones de presupuesto o recursos computacionales Sesgo de inicialización en simulaciones de estado estacionario Inicialización inteligente: Inicializar la simulación en un estado representativo de condiciones de largo plazo. (Recoger datos para especificar las condiciones iniciales más típicas ya sea en el mismo sistema o en sistemas similares; Obtener condiciones iniciales de un modelo simplificado) Fase de inicialización (tiempo de calentamiento). Dividir e tempo de simulación en una fase de calentamiento cuya duración será y una de recolección de datos . Para eliminar datos. Hacer uso de un intervalo de confianza para cada punto basados en la distribución t, graficarlos y juzgar si el sesgo se ha disminuido. Graficar los valores para las medias móviles en vez de intervalos puntuales. Promedios acumulados (si no es factible calcular los promedios grupales) Evaluar la correlación, entre más correlación más se demora para eliminar el sesgo Evaluar individualmente el sesgo para cada medida de desempeño y eliminar un número adecuado para todos ellos n

Author: pro-estudio

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  • Notas Taller- Anlisis de resultados para simulaciones de estado estacionario

    Valores para las medidas de desempeo obtenidas en el largo plazo y calculadas bajo condiciones

    normales de operacin. Son aquellas propiedades del sistema que no son influenciadas por las

    condiciones iniciales del modelo.

    Una simulacin de estado estacionario es aquella cuyo objetivo es estudiar el comportamiento de

    un sistema que no termina (o que corre durante un largo periodo de tiempo), en el largo plazo,

    cuando alcance precisamente el estado estacionario.

    Como no podemos simular hasta tener un tamao de muestra infinito (o bien un tiempo infinito)

    es necesario determinar una longitud de la corrida para hallar las medidas de estado estacionario.

    Para esto hay que considerar:

    Sesgo en el estimador puntual causado por condiciones iniciales (generalmente decrece

    cuando la longitud de la corrida aumenta).

    La precisin deseada del estimador puntual, medida por una estimacin de la variabilidad.

    Restricciones de presupuesto o recursos computacionales

    Sesgo de inicializacin en simulaciones de estado estacionario

    Inicializacin inteligente: Inicializar la simulacin en un estado representativo de condiciones de

    largo plazo. (Recoger datos para especificar las condiciones iniciales ms tpicas ya sea en el mismo

    sistema o en sistemas similares; Obtener condiciones iniciales de un modelo simplificado)

    Fase de inicializacin (tiempo de calentamiento). Dividir e tempo de simulacin en una fase de

    calentamiento cuya duracin ser y una de recoleccin de datos .

    Para eliminar datos. Hacer uso de un intervalo de confianza para cada punto basados en la

    distribucin t, graficarlos y juzgar si el sesgo se ha disminuido.

    Graficar los valores para las medias mviles en vez de intervalos puntuales.

    Promedios acumulados (si no es factible calcular los promedios grupales)

    Evaluar la correlacin, entre ms correlacin ms se demora para eliminar el sesgo

    Evaluar individualmente el sesgo para cada medida de desempeo y eliminar un nmero

    adecuado para todos ellos n

  • Taller 6 - Simulacin de Sistemas-Anlisis de Resultados

    El sistema de atencin de determinada droguera, cuyo servicio se da durante las 24 horas del da,

    est conformado por una sola cola y un servidor. Los tiempos entre llegadas de clientes y los

    tiempos de servicio tienen ciertas distribuciones de probabilidad asignadas.

    La administracin est interesada en conocer el valor para la cola promedio en el largo plazo

    (Valor de estado estacionario). Con este fin se hizo uso de un modelo de simulacin con el cual se

    calculan los resultados para 10 corridas independientes cuyas condiciones iniciales corresponden a

    las de un sistema vaco. El tiempo total de la simulacin fue de 15000 minutos y los datos

    obtenidos se dividen en 15 subgrupos cada uno de 1000 minutos con el fin de analizar el

    comportamiento de las medias grupales (batch means).

    a) Con base en los resultados mostrados en las tablas identifique la tendencia en los datos

    causada por el sesgo de inicializacin, encuentre cuando se disipa dicha tendencia y

    elimine los datos que causen el sesgo.

    b) A partir de los resultados anteriores proponga un tiempo de calentamiento y un tiempo de

    recoleccin para el clculo de la cola promedio en el largo plazo.

    c) Teniendo en cuenta el tiempo de inicializacin y el tiempo de recoleccin propuesto en el

    literal b calcule un intervalo de confianza del 95% para la longitud promedio de la cola en

    el largo plazo.

    d) Calcule el nmero de corridas necesario si se quiere hallar la longitud promedio de la cola

    en el largo plazo con un error de mximo 2 clientes y una confianza del 90%. Suponga que

    se hizo una muestra inicial de 10 corridas y se obtuvieron los resultados mostrados en la

    tabla 12.8.

    Tablas