CUADRO COMPARATIVO ENTRE CADENAS DE MARKOV Y TEORIA DE COLAS
TEORIA DE COLAS
Como recoger datos en
un sistema de colas
Técnica de recogida de
información asociada a
eventos. “La
información se recoge
cuando algo ocurre” En
una cola convencional
los únicos datos a
recoger son:
a) cada cuánto llega un cliente
b) cuánto se tarda en servir a
cada cliente. No es necesario
recoger más información para
definir cualquier medida de
efectividad
DISCIPLINA DE COLAS
Es el modo en el que los clientes
son seleccionados para ser servidos
FIFO (first in first out), también llamada FCFS (first come first served) según la cual se atiende primero al cliente que antes haya llegado
CARACTERISTICAS
Seis son las características básicas
que se deben utilizar para describir
adecuadamente un sistema de colas
Número de etapas de servicio
Número de canales de servicio
Capacidad del sistema
Disciplina de cola
Patrón de llegada de los clientes
Patrón de servicio de los servidores
OBJETIVOS
Establecer e identificar el nivel
óptimo de capacidad del sistema
que minimiza el coste global.
Analizar el impacto que tendría el
coste referente a las alternativas que
modifican la capacidad del sistema.
Implementar un balance equilibrado
entre las consideraciones
cuantitativas y las cualitativas.
Definicion
Estudio matemático
de las colas o líneas
de espera dentro de
un sistema. Esta
teoría estudia
factores como el
tiempo de espera
medio en las colas o
la capacidad de
trabajo del sistema
sin que llegue a
colapsar.
es una serie de eventos, en la cual la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediato anterior.
Casos especiales (cadenas absorbentes, cadenas cíclicas).
posible
desde cada estado no absorbente hasta por lo menos un estado absorbente
cadena de markov es absorbente si por lo menos un estado absorbente
estado absorbente
aquel que tiene una probabilidad de ser abandonado igual a cero
Estado estable.
el estado estable es la distribución de probabilidades en cierto punto quedara fija
el vector P y no presentara cambios en periodos posteriores
Probabilidad de transiciones estacionarias de n pasos.
probabilidad de estado
la probabilidad de que el sistema este en cualquier estado particular
Introducción a las cadenas de Markov.
clasificación
cadena irreducibles cadenas regulables o ergódicas, cadenas absorbentes
aplicacion
son modelos probabilísticos que permiten predecir
la probabilidad de un sistema de variables aleatorias evolucionan dependiendo de la variable tiempo
