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

Taller 6 - Simulación de Sistemas-Análisis de Resultados

El sistema de atención de determinada droguería, cuyo servicio se da durante las 24 horas del día,

está 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 administración está 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 simulación con el cual se

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

las de un sistema vacío. El tiempo total de la simulación 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 inicialización, 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

recolección para el cálculo de la cola promedio en el largo plazo.

c) Teniendo en cuenta el tiempo de inicialización y el tiempo de recolección 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 número de corridas necesario si se quiere hallar la longitud promedio de la cola

en el largo plazo con un error de máximo 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