Múltiples
servidores
En
éste modelo, los clientes forman una sola fila y entre servidores se elige al
que esté disponible. Cuenta con una sola fase. Se parte de los siguientes
supuestos:
·
Tenemos s servidores
idénticos.
·
Distribución del
servicio para cada uno es idéntico.
·
Tiempo medio de servicio
igual a 1/µ.
Se
toman en cuenta los supuestos hechos para el modelo de un solo servidor. Para
describir las características de operación de servicio se aplican las
siguientes fórmulas:
Conclusión
Definir
el proceso de llegada para una línea de espera implica determinar la
distribución de la probabilidad para la cantidad de llegadas en un periodo
dado. Para muchas situaciones de línea de espera, cada llegada ocurre de manera
aleatoria e independientemente de otras llegadas y no podemos predecir cuándo
ocurrirá. En tales casos, los analistas cuantitativos han encontrado que la
distribución de la probabilidad de Poisson proporciona una buena descripción de
las llegadas.
El
modelo de Poisson nos ayuda mucho, por ejemplo, una distribución de Poisson
puede describir el número de defectos en el sistema mecánico de un avión o el
número de llamadas a un centro de llamadas en una hora. La distribución de
Poisson se utiliza con frecuencia en el control de calidad, los estudios de
fiabilidad/supervivencia y los seguros.
Una
variable sigue una distribución de Poisson si se cumplen las siguientes
condiciones:
- Los datos son conteos de eventos (enteros
no negativos, sin límite superior).
- Todos los eventos son independientes.
- La tasa promedio no cambia durante el
período de interés.
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