Modelos De Colas

- Modelo de la Cola Finita, Fuente Infinita y una Unidad de Servicio.

Para este modelo de considera lo siguiente:

1.- Las llegadas son aleatorias y provienen de una distribución de probabilidad de Poisson o de Markov.

2.- Se supone que el tiempo de servicio es también una variable aleatoria que sigue una distribución exponencial o de Markov. Se supone además que los tiempos de servicios son independientes entre sí e independiente del proceso de llegada.

3.- Hay una unidad de servicio.

4.- La disciplina de cola se basa en el principio FIFO (primero en llegar primero en salir) y no hay un límite para el tamaño de la cola.

5.- Las tasas de llegadas y de servicio no cambian con el tiempo. El proceso ha estado en operación el tiempo suficiente para eliminar los efectos de las condiciones iniciales.

6.- No se permite que el número de clientes exceda un número especificado (M). A cualquier cliente que llega cuando la cola está llena se le niega la entrada al sistema y este cliente lo deja para siempre.

para n = 1,2,3,--.

M : número máximo de clientes en el sistema.

- Probabilidad de encontrar exactamente n clientes en el sistema:

- Probabilidad de encontrar el sistema vacio:

- Factor de utilización:

- Número estimado de clientes en el sistema, ya sea esperando en la cola y/o atendidos:

- Número estimado de clientes que esperan ser atendidos:

- Tiempo estimado que emplea un cliente esperando en la cola:

- Tiempo estimado que emplea un cliente en el sistema:

- Modelo de la Cola Finita, Fuente Infinita y una Unidad de Servicio Múltiple.

Para este modelo de considera lo siguiente:

1.- Las llegadas son aleatorias y provienen de una distribución de probabilidad de Poisson o de Markov.

2.- Se supone que el tiempo de servicio es también una variable aleatoria que sigue una distribución exponencial o de Markov. Se supone además que los tiempos de servicios son independientes entre sí e independiente del proceso de llegada.

3.- Hay varias unidades de servicio.

4.- La disciplina de cola se basa en el principio FIFO (primero en llegar primero en salir) y no hay un límite para el tamaño de la cola.

5.- Las tasas de llegadas y de servicio no cambian con el tiempo. El proceso ha estado en operación el tiempo suficiente para eliminar los efectos de las condiciones iniciales.

6.- No se permite que el número de clientes exceda un número especificado (M). A cualquier cliente que llega cuando la cola está llena se le niega la entrada al sistema y este cliente lo deja para siempre.

para n = 0,1,2,3,--.

M: número máximo de clientes en el sistema.

- Probabilidad de encontrar exactamente n clientes en el sistema:

- Probabilidad de encontrar el sistema vacio:

- Factor de utilización:

- Número estimado de clientes que esperan ser atendidos:

- Número estimado de clientes en el sistema, ya sea esperando en la cola y/o atendidos:

- Tiempo estimado que emplea un cliente esperando en la cola:

- Tiempo estimado que emplea un cliente en el sistema:

- Modelo de la Cola Finita, Fuente Finita y una Unidad de Servicio Múltiple.

Para este modelo de considera lo siguiente:

1.- Las llegadas son aleatorias y provienen de una distribución de probabilidad de Poisson o de Markov.

2.- Se supone que el tiempo de servicio es también una variable aleatoria que sigue una distribución exponencial o de Markov. Se supone además que los tiempos de servicios son independientes entre sí e independiente del proceso de llegada.

3.- Hay varias unidades de servicio.

4.- La disciplina de cola se basa en el principio FIFO (primero en llegar primero en salir) y no hay un límite para el tamaño de la cola.

5.- Las tasas de llegadas y de servicio no cambian con el tiempo. El proceso ha estado en operación el tiempo suficiente para eliminar los efectos de las condiciones iniciales.

6.- No se permite que el número de clientes exceda un número especificado (M). A cualquier cliente que llega cuando la cola está llena se le niega la entrada al sistema y este cliente lo deja para siempre.

M: número máximo de clientes en el sistema.

- Probabilidad de encontrar exactamente n clientes en el sistema:

- Probabilidad de encontrar el sistema vacio:

- Número estimado de clientes que esperan ser atendidos:

- Número estimado de clientes en el

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