HERRAMIENTAS MATEMATICAS VI - MODELOS DE SIMULACIÓN

¿Cuál de las siguientes opciones son características de la fuente de llegada (población)? Seleccione las 4 respuestas correctas. Control de llegadas. Tasas de llegadas. Dimensión de las llegadas. Distribución de las llegadas. Prioridad en las llegadas.

Cómo se denomina a la programación en la que el modelo original se puede descomponer en subgrupos…. Dinámica. A.

¿Qué describe el promedio de clientes atendidos por cada servidor por unidad de tiempo?. Tasa de servicio. m.

En la notación (a/b/c): (d/e/f) los componentes del segundo paréntesis hacen referencia a: F, D, E. C,D,A.

¿Cuál de las siguientes opciones es un parámetro estadístico utilizado como análisis estándar, en el estudio de las salidas que produce el modelo de Montecarlo?. MEDIANO PROMEDIO. MEDIANO. PROMEDIO.

(4.2) El tiempo de servicio de la sección “Despacho” de Omega sigue una distribución exponencial al igual que las llegadas de los artículos para entregar, aunque por cuestiones de almacenamiento no se admiten más de 50 productos en la sección. El modelo que representa el caso es (M, M,1): (DG,50, INFINITO). Se ha calculado el valor de p=3/4 si se contrataran dos empleados más para hacer la misma tarea en paralelo sin cambiar las tasas el valor de p pasaría a ser: 3/4. 1/2. 1/4.

(4.2) El sistema de entrega de productos ya facturados Omega tiene un solo operario. A través de un estudio se supo que la tasa de llegada del sector es de 14 clientes por hora, mientras que, la tasa de servicio es de 2 clientes cada cinco minutos. La probabilidad de que no haya clientes esperando ni siendo atendidos es de 0.08. De este detalle del sistema se puede concluir que: Seleccione las tres respuestas correctas. P0(t)= 0.08 Probabilidad de sistema ocioso. u60=24 (tasa de servicio de 2 clientes cada 5 minutos, 24 en 60 minutos). λ 60=14 (tasa de llegada en 60 minutos = 1 hora). No hay clientes en la fila – u60= 2….

(4.2) En el sector “CAJAS”de omega hay 5 servidores que están cobrando a sus respectivos clientes y se encuentran 18 clientes en una… llamados por algunos de los cajeros para abonar el importe de sus compras para el sistema de colas la cantidad de clientes en el sistema: ES DE 23. ES DE 18. ES DE 5.

(4.3) Ha pasado media hora desde que la sucursal Omega abrió las puertas al público, ingresaron ya 9 clientes. Se sabe que la tasa de llegada es del 36 cliente por hora, la probabilidad de que lleguen otros 9 clientes es los próximos 10 minutos es de: 7%. 10%. 15%.

(4.3) La máquina embaladora presenta una falla cada 5 horas en promedio y según registros, la distribución del tiempo de esas fallas es de modelo exponencial. ¿Cuál será la probabilidad de que esa falla ocurra entre las 10 y las 11 de la mañana?. 16.37%. 21.18%.

(4.4.2) En la sucursal de Neuquén quedan 3 clientes en el local faltando 20 minutos para el horario de cierre. Tiene un solo puesto de atención y probabilidad de que quede sin tarea es de 20%. La tasa de servicio es el doble de la de llegadas al sistema, ambas con distribuciones exponenciales ¿Cuál es la probabilidad de que quede solo un cliente en la fila al momento cerrar?. 5%. 10%. 15%.

(4.5) En la caja quedan 9 clientes para ser atendidos. La tasa de llegada es (landa)=3. Si el proceso responde al modelo (M/M/S): (DG/infinito/infinito) el tiempo medio esperado del servicio es: 3 MINUTOS. 9 MINUTOS.

(4.5.1) Se desea calcular la tasa de llegada que debe cumplir el arribo de productos al área embalaje, sabiendo que la longitud profunda de la fila es de 5 unidades en espera y hay un solo operario encargado de la tarea. Las tasas de llegada y de servicio son exponenciales. Los artículos no pueden esperar más de 10 minutos en ser embalados ¿Cuál es esa tasa?. λ =36. λ =31. λ =32.

(4.5.1) La casa Central de Omega se restringe a la cantidad de Clientes a 10 personas en sala para preservar la comodidad y buena atención. En ella hay un solo puesto de atención y la tasa de llegadas y de servicio coinciden. En ese local y con las condiciones, el número esperado de clientes en fila es: 5. 150. 280.

(5) La simulación de Montecarlo arroja los siguientes valores que representan el tiempo de llegadas entre dos artículos a la sección donde se les practicara el control de calidad: 4,52 minutos; 2 minutos; 3,62 minutos; 2,38 minutos; 4,5 minutos y 3,95 minutos. Luego el promedio de tiempo de llegada es: 3 Minutos y medio. 30 minutos y medio. 300 minutos y medio.

(5.2) Se ha desarrollado el método de Montecarlo para simular el tiempo que tarda un operario en ensamblar enviarlo al área de pintura y acabado las variables xi tiene distribución una función de probabilidad acumulada una inicial generando aleatoriamente es z=0,9142 por lo que el tiempo que en la simulación se tarda en ensamblar es. 3.83 min. 3 min. 83 min.

(5.2) En una simulación del proceso de control de calidad por el método de Montecarlo los artículos llegan al área en la que serán controlados con una distribución de tiempo cuya función de densidad acumulativa Fxi(t)=1-e-2t. si el numero aleatorio generado para representar el tiempo trascurrido entre dos artículos es z= 0,3574 entonces el resultado es: 13 segundos aproximadamente. 13. 1.

(5.2) Cuando se realizó la simulación de Montecarlo para representar el tiempo de llegadas entre los artículos a la sección donde se les practicaba el Control de Calidad, se obtuvo como valor del desvío estándar de la muestra s=8.2 y se ensayaron 100 llegadas. Por lo tanto, el error promedio estándar puede estimarse en: 0.82. 0. 82.

5.4 A la caja de Omega llegan 3 clientes cada 5 minutos por lo que el valor de la tasa de llegadas por horas simbolizada con λ es: 36. 3. 6.

(5.4) Empleando el método congruencial para obtener números aleatorios, si a=6, b=2 y m=10 con X0=5, entonces el primer número aleatorio generado es: 0.2. 0. 2.

5.4) Empleando el método congruencial para obtener números aleatorios, si a=6, b=2 y m=10 con X0=5, entonces el primer número aleatorio generado es: 3. 15. 20.

(5.4) Se ha empleado el método congruencial para obtener los números aleatorios que se usaron en una simulación de Montecarlo para calcular los tiempos de servicio en uno de los puestos de entrega de Omega. Si se sabe que se usó m=35 como valor del módulo y uno de los aleatorios obtenidos es 0.771429, el numero entero que lo origino es: 27 (se obtiene multiplicando 0.771429 x 35). 27.

(5.4) Se ha empleado el método cuadrados medios para obtener los números aleatorios que se usaran en una simulación de Montecarlo para calcular tiempos de servicio en una de los puestos de entrega de Omega. Si se sabe que uno de los aleatorios es 0,0013, el número que lo originó podría ser: 1. 15001328.

(5.4) Se usó el método de los cuadrados medios, partiendo del valor inicial o semilla elegida al azar x0=4569. El tercer valor aleatorio resultante será: 0.9225. 0.

(5.4) Basado en el método congruente multiplicativo usando los siguientes valores iniciales b=9, c=5, uo=11 y m=12, el… 8 (ocho). R_2 R_3: 0,4167 Y 0,1667. 0.

(5.4) Se ha empleado el método de los cuadrados medios para generar números pseudoaleatoreos con características de potenciales clientes de una ciudad, se inicia el proceso con un valor inicial x0=3708. Los valores centrales para generar el tercer numero aleatorio son: 9000. 0.

(5.4) Se generan números aleatorios con los parámetros x0=2, a=5, b=9, m=7, los posibles valores de los xi son: Seleccione las 4 respuesta correctas. 1. 4. 5. 6. 0.

(5.4) Sabiendo que el método congruente multiplicativo usando los siguientes valores iniciales: u1=8 y m=12; el valor de R1 es: 0,6667. A.

(5.4) Sabiendo que el método congruente multiplicativo usando los siguientes valores iniciales: u_4=11 y m=12; el valor de R_4 es: 0.9167. 0.

(5.4) Se desean generar 11 valores pseudoaleatorios por el método congruencial para simular el tiempo de atención de reclamos a omega. Se ha elegido m=12,b=7, ¿Cuáles son los siguientes valores de “a” garan….. A=13. a.

(5.4) Si se ha usado el método congruencial para generar números aleatorios con valores iniciales x0=1, a=12, b=5 y m=11. El primer número aleatorio generado es: 0,5454. El primer número aleatorio generado es: 54.

(5.5) Si la variable t que simula el reloj y va acumulando los tiempos de atención resulta t=16 una vez atendido el cuarto cliente. Y el tiempo total de la simulación es de media hora, entonces la utilización media de la instalación (servidor) se calcula como: El cociente entre el tiempo de atención y el tiempo de simulación, es decir, 16/30 = 0.5333. e.

(5.5) En la simulación del proceso completo de atención al cliente en una de las sucursales de Omega, el tiempo de salida del quinto cliente atendido es c5= T4+S4=57 minutos. La llegada del sexto cliente se da en el tiempo. T6= 55,5. t6.

¿Cuál es la probabilidad de que queden 2 artículos en fila en el sistema de “Reparaciones” si se sabe que hay un único operario en servicio, el valor de p es de 1/3 y la probabilidad de que el sistema esté ocioso es del 10%?. 1%. 1$.

Se registra el caso de la sucursal de calle Mitre en la que tanto la fuente como la capacidad de sistema son sin restricciones, con un único servidor p=3/4 con tasas de distribución exponencial ¿Cuál será la cantidad de clientes esperados en la fila?. 4. 8.

(*) La sucursal de la calle Mitre recibe sus clientes con una tasa de distribución exponencial de 20 personas por hora. El tiempo de atención también tiene una distribución exponencial siendo la tasa de servicio de 4 clientes cada 10 minutos. Este proceso responde al modelo (M/M/1): (DG/infinito/infinito) ya que un empleado se encarga de la atención clientes. La probabilidad de que no haya clientes en la sucursal es del: 17% aproximadamente. 0.

(*) Se analiza el caso de la sucursal calle Mitre en la que tanto la fuente como la capacidad cisterna son sin restricciones con un único servidor p= ¾ con tasas de distribución exponencial: 3. 1.

(*) En el área de control de calidad tanto la fuente como la capacidad de sistema no tienen restricciones, hay un solo operario efectuando el control. Si la probabilidad de que ese operario no esté haciendo controles ni tenga artículos en espera para controlar es del 25%. ¿Cuál será el valor de p en ese sistema y con esas condiciones?. P= ¾. 0.

(*) Una de las sucursales de Omega tiene 3 cajas de cobro. Los clientes llegan a ellas siguiendo un proceso de Poisson con una tasa media de 80 clientes/hora. Además, se estima que el tiempo de cobro de un cliente es de 1.5 minutos, siguiendo una distribución exponencial ¿Cuál es el valor de p?. 2/3. 0.

(*) La notación (a/b/c) : :(d/e/f) tienen la función…falta texto… resumir las características de la situación dentro de un modelo. (ver). 0.

(*) Se emplea el método de los cuadrados medios para generar números aleatorios, partiendo del valor inicial… falta texto: 4261. 0.