miércoles, 4 de junio de 2014

UNIDAD 6 INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE COLAS O LÍNEAS DE ESPERA


INTRODUCCIÓN
El presente artículo tiene por objeto transmitir información al público en general que la requiera. Las líneas de espera son un aspecto que se aprecian en la vida moderna y que se presentan en nuestras actividades diarias, es decir todas las personas requieren de algún servicio o producto que ofertan los negocios de hoy en día, y para poder adquirirlos tenemos que hacer fila para ser atendidos, por ejemplo accediendo al metro, en los bancos, etc.

El estudio de las líneas de  espera es importante porque proporciona tanto una base teórica del tipo de servicio que podemos esperar de un determinado recurso, como la forma en la cual dicho recurso puede ser diseñado para proporcionar un determinado grado de servicio a sus clientes.2

Debido a lo comentado anteriormente, se plantea como algo muy útil el desarrollo de una herramienta que sea capaz de dar una respuesta sobre las características que tiene un determinado modelo de colas.

También son frecuentes, las situaciones de espera en el contexto de la informática, las telecomunicaciones y, en general, las nuevas tecnologías. Así, por ejemplo, los procesos enviados a un servidor para ejecución forman colas de espera mientras no son atendidos, la información solicitada, a través de Internet, a un servidor Web puede recibirse con demora debido a congestión en la red o en el servidor propiamente dicho, podemos recibir la señal de líneas ocupadas si la central de la que depende nuestro teléfono móvil está colapsada en ese momento, etc.

Conceptos.

-Teoría de colas: Es el estudio matemático del comportamiento de líneas de espera. Esta se presenta, cuando los “clientes” llegan a un “lugar” demandando un servicio a un “servidor”, el cual tiene una cierta capacidad de atención. Si el servidor no está disponible inmediatamente y el cliente decide esperar, entonces se forma la línea de espera.
   
        -Cola: Es una línea de espera y la teoría de colas es una colección de modelos matemáticos que describen sistemas de línea de espera particulares o sistemas de colas. Los modelos sirven para encontrar un buen compromiso entre costes del sistema y los tiempos promedio de la línea de espera para un sistema dado.

      -Sistemas de colas: Son modelos de sistemas que proporcionan servicio. Como modelo, pueden representar cualquier sistema en donde los trabajos o clientes llegan buscando un servicio de algún tipo y salen después de que dicho servicio haya sido atendido. Podemos modelar los sistemas de este tipo tanto como colas sencillas o como un sistema de colas interconectadas formando una red de colas. Este modelo puede usarse para representar una situación típica en la cual los clientes llegan, esperan si los servidores están ocupados, son servidos por un servidor disponible y se marchan cuando se obtiene el servicio requerido.
El problema es determinar qué capacidad o tasa de servicio proporciona el balance correcto. Esto no es sencillo, ya que un cliente no llega a un horario fijo, es decir, no se sabe con exactitud en que momento llegarán los clientes. También el tiempo de servicio no tiene un horario fijo.

Historia.
La teoría de líneas de espera tuvo su origen en los trabajos de Agner Kraup Erlang a principios de 1909. Experimentó con un problema relacionado con la congestión del tráfico telefónico. Durante los periodos ocupados, los que pretendan hacer llamadas sufran algunas demoras, porque las operadoras eran incapaces de atender las llamadas con la rapidez con que se hacían. El problema original que trato Erlang fue el cálculo de esa demora para una operadora, y en 1917 los resultados se extendieron al caso de varias operadoras. En ese año Erlang publicó su obra muy conocida, “Solutions of Some Problems in the Theory of Probabilities of Significance in Automatic Telephone Exchanges”. Los adelantos en el campo del tráfico telefónico continuaron generalmente en el sentido iniciado por Erlang, y las publicaciones principales fueron las de Molina en 1927 y de Thornton D. Fry en 1928, pero solo fue hasta el fin de la Segunda Guerra Mundial cuando esos trabajos se extendieron a otros problemas relacionados con líneas de espera.1

Objetivos de la teoría de colas.
         - Identificar el nivel óptimo de capacidad del sistema que minimiza el coste -global del mismo.
- Evaluar el impacto que las posibles alternativas de modificación de la capacidad del sistema tendrían en el coste total del mismo.
- Establecer un balance equilibrado (“óptimo”) entre las consideraciones cuantitativas de costes y las cualitativas de servicio.
      - Hay que prestar atención al tiempo de permanencia en el sistema o en la cola: la “paciencia” de los clientes depende del tipo de servicio específico considerado y eso puede hacer que un cliente “abandone” el sistema.2


1COCOM et al. (2010). Unidad 2 Lineas de espera. Consultado en www.itescam.edu.mx/principal/sylabus/fpdb/recursos/r65624.DOC Junio/2014

2Teoría de colas. Consultado en www.ingenieria.unam.mx/javica1/ingsistemas2/Simulacion/COLAS.doc. Junio/2014

UNIDAD 6 Conceptos Básicos de la Teoría de Colas o Líneas


Vídeo de conceptos básicos de la "teoría de colas".


EJERCICIO DE MODELO DE INVENTARIOS


EJERCICIOS MODELO DE INVETARIOS

PUNTO DE REORDEN
Una empresa toma aproximadamente 4 semanas para que una orden de tornillos de acero llegue, una vez que la orden se ha colocado  la demanda de tornillos es casi constante. La administradora ha observado que la tienda de ferretería vende 800 de estos tornillos al di.
Debido a que la demanda es más o menos constante ella supone que puede evitar completamente el faltante de inventario si se ordena a los tornillos en el momento correcto ¿Cuál es el punto de reorden?
Datos:
D⁻= 800UNIDADES /DÍA
L= 28 DÍAS
Op =(800unidades/día)(28 días)
Op = 22400

COSTO TOTAL

LA COSTEÑA COMPRA 8000 UNIDADES DE UN PRODUCTO CADA AÑO A UN COSTO DE 12 POR UNIDAD.EL COSTO DE ORDENAR ES DE 30 Y EL COSTO DE LLEVAR UNIDADES EN INVENTARIO POR UNIDAD EN AÑO ES DE 3? CUAL ES EL COSO TOTAL ?
DATOS
D= 8000
H= 3
K=30
P=12
Q=

CT=(8000)(12)+(3)(400)= $97200







martes, 3 de junio de 2014

Todos los nodos han quedado conectados, por lo que esta es la solución (optima) que se buscaba. La longitud total de las ramas es 14 millas.
Aunque con este procedimiento a primera vista puede parecer que la elección del nodo inicial afectaría la solución final ( y la longitud total de las ligaduras), en realidad no es así. Se sugiere que se verifique este hecho para el ejemplo, aplicando de nuevo el algoritmo, pero con un nodo inicial distinto de 0.
Se considera que dentro de este capitulo el problema del árbol de expansión mínima es el que cae dentro de la amplia categoría de diseño de redes. En esta categoría, el objetivo es diseñar la red más apropiada para el problema dado (con frecuencia se trata de sistemas de transporte) y no de analizar una red ya diseñada. La referencia 8 proporciona una investigación en esta importante área.  

5.4 Problema de flujo máximo
En una red con flujo de capacidades en los arcos, el problema es determinar el flujo máximo posible proveniente de los orígenes de forma tal de ahogar las capacidades de flujos de los arcos. Considere una red con m nodos y n arcos con un flujo simple de bienes. Denote el arco de flujo (i a j) como Xij. Asociamos cada arco a una capacidad de flujo, kij. En esta red, deseamos encontrar el flujo total máximo en la red, F, del nodo 1 al nodo m.
En la formulación de la programación lineal, el objetivo es maximizar F. El monto que parte del origen por varias rutas. Para cada nodo intermedio, lo que entra debe ser igual a lo sale. En algunas rutas los flujos pueden tomar ambas direcciones. La capacidad que puede ser enviada a una dirección en particular también es mostrada en cada ruta. Hamdy A. Taha(1991)1




1Hamdy A. Taha. Investigación De Operaciones. Ediciones Alfaomega. Cuarta Edición. 1991



5.5 Problema de flujo de costo mínimo        
El problema de flujo de costo mínimo tiene una posición medular entre los problemas de optimización de redes; primero, abarca una clase amplia de aplicaciones y segundo, su solución es muy eficiente.


Todos los problemas de red anteriores son casos especiales del problema de flujo de costos mínimo. Al igual que el problema de flujo máximo, este considera flujos en las redes con capacidades. Al igual que el problema del camino mas corto, este considera un costo por flujo hacia un arco. Al igual que el problema de transporte, este permite múltiples orígenes y destinos. Por lo tanto, todos estos problemas pueden ser vistos como casos especiales del problema de flujo de costos mínimo.
El problema es minimizar el costo total sujeto a la disponibilidad y la demanda de algunos nodos, y de la conexión superior de flujo a través de cada arco

La solución óptima es: X12 = 12, X13 = 8, X23 = 8, X24 = 4, X34 = 11, X35 = 5, X45 = 10, todos los demás Xij = 0. El costo óptimo es $150

5.6 PROGRAMACIÓN LINEAL EN TEORÍA DE REDES
La programación lineal es actualmente la técnica matemática utilizada más actualmente gracias a que el algoritmo simplex es muy eficiente y al desarrollo de la computación. Lo que se busca con la aplicación de la programación lineal es resolver problemas comunes y a la vez muy variados de la empresa en donde en general se tienen necesidades por satisfacer con cierto número de recursos limitados o escasos y con el objetivo de lograrlo en forma óptima.


Ejemplo
Una empresa ha dejado de fabricar ciertos productos, liberando de esta forma las cargas de producción que tenían sus equipos en los departamentos de maquinado. Ahora se tienen horas máquina que se pueden utilizar en los productos denominados 1,2,3 de la siguiente manera:
Máquina Horas por pieza de producto Horas Maq. Disponibles
1 2 3 por semana
Fresadora 9 3 5 500
Torno 5 4 - 350
Rectificadora 3 - 2 150
Utilidad
$/ pieza 50 20 25
Recomendación del Mínimo Mínimo Mínimo
Depto. Vtas a Prod. 30 15 20
Formular un modelo de Programación Lineal  para este problema
·         Definición de variables a utilizar en el método de programación lineal
Sea: Xj = número de piezas de producto j(j=1,2,3) a fabricar para maximizar la utilidad.
·         Función económica y objetivo:
MAX Z= 50X1 + 20X2 + 25X3 [ (Dls/Unidad) (Unidad/Sem)] = [Dls/Sem.]
Sujeta a restricciones de horas máquina disponibles por semana
Fresadora: 9X1 + 3X2 + 5X3 * 500 horas máquina fresadora
Torno: 5X1 + 4X2 * 350 horas máquina torno
Rectificadora: 3X1 + 2X3 * 150 horas maquina rectificadora
Condiciones de signos pare las variables:
X1 * 30 piezas
X2 * 15 piezas
X3 * 20 piezas


CONCLUSIÓN

Los modelos de optimización de redes constituyen una herramienta muy sencilla para la encontrar la solución óptima a los problemas de flujo de redes, porque proporcionan algoritmos fáciles de comprender y aplicar que comparados con el método simplex disminuyen el número de iteraciones que resuelven el problema. Si se aplicara el método simplex en un problema de distribución o de redes, tendríamos muchas variables y restricciones en el modelo y se tendría que utilizar herramientas computacionales para encontrar la solución optima de una forma rápida, ahora con los modelos de redes solo habría que aplicar las iteraciones al grafo que origina la representación de la red del problema y luego aplicar el algoritmo que corresponde, que puede ser el algoritmo de la ruta más corta, algoritmo para encontrar el árbol de expansión mínima, algoritmo de la trayectoria de aumento o el algoritmo de flujo máximo.
Aunque los problemas de flujo de costo mínimo y el de la ruta más corta pueden formularse como modelos de programación lineal para luego aplicar el método simplex, no es conveniente su utilización. Por otro lado solucionar el problema utilizando redes mejora la eficiencia de los cálculos.


BIBLIOGRAFÍA

Frederick S. Hiller y Gerald J. Liberman. Investigación De Operaciones . McGraw-Hill. Séptima Edición. 2002.

Hamdy A. Taha. Investigación De Operaciones. Ediciones Alfaomega. Cuarta Edición. 1991

ESTRUCTURA DE LA TEORÍA DE COLAS O LINEAS DE ESPERA

  
Seis son las características básicas que se deben utilizar para describir adecuadamente un sistema de colas:

a) Patrón de llegada de los clientes

b) Patrón de servicio de los servidores

c) Disciplina de cola

d) Capacidad del sistema

e) Número de canales de servicio

f) Número de etapas de servicio

Algunos autores incluyen una séptima característica que es la población de posibles clientes.1




Patrón de Llegada de los clientes


Es un conjunto de individuos (no necesariamente seres vivos) que pueden llegar a solicitar el servicio en cuestión. Podemos considerarla finita o infinita. Aunque el caso de infinitud no es realista, sí permite (por extraño que parezca) resolver de forma más sencilla muchas situaciones en las que, en realidad, la población es finita pero muy grande. Dicha suposición de infinitud no resulta restrictiva cuando, aun siendo finita la población potencial, su número de elementos es tan grande que el número de individuos que ya están solicitando el citado servicio prácticamente no afecta a la frecuencia con la que la población potencial genera nuevas peticiones de servicio.2

Este concepto hace referencia al análisis de cómo se alimenta el sistema de colas en donde se evalúa variables como el tiempo que transcurre entre dos llegadas sucesivas a dicho sistema. Este valor es variable, por lo que se conoce como un proceso estocástico. Por lo tanto, es necesario analizar la distribución de probabilidad que presenta dicha variable.
Además de este tiempo entre llegadas, también se requiere analizar la cantidad de clientes que llegan al sistema, ya que puede ser de uno en uno o en lotes. De tal manera, es relevante analizar también la distribución probabilística asociada a la cantidad de clientes esperados que llegan por unidad de tiempo. Esta variable se conoce con el nombre de “Tasa Media de Llegadas” y su parámetro asociado es “λ” Lambda.3

Patrón de servicio de los servidores


Los servidores pueden tener un tiempo de servicio variable, en cuyo caso hay que asociarle, para definirlo, una función de probabilidad. También pueden atender en lotes o de modo individual. El tiempo de servicio también puede variar con el número de clientes en la cola, trabajando más rápido o más lento, y en este caso se llama patrones de servicio dependientes. Al igual que el Teoría de Colas patrón de llegadas el patrón de servicio puede ser no-estacionario, variando con el tiempo transcurrido.1


Disciplina de cola


Es el modo en el que los clientes son seleccionados para ser servidos. Las disciplinas más habituales son:  

  • ·   La disciplina FIFO (first in first out), también llamada FCFS (first come first served): según la cual se atiende primero al cliente que antes haya llegado.
  • ·     La disciplina LIFO (last in first out), también conocida como LCFS (last come first served) o pila: que consiste en atender primero al cliente que ha llegado el último.
  • ·    La RSS (random selection of service), o SIRO (service in random order), que selecciona a los clientes de forma aleatoria.2

En cualquier caso dos son las situaciones generales en las que trabajar. En la primera, llamada en inglés “preemptive”, si un cliente llega a la cola con una orden de prioridad superior al cliente que está siendo atendido, este se retira dando paso al más importante.

Dos nuevos subcasos aparecen: el cliente retirado ha de volver a empezar, o el cliente retorna donde se había quedado. La segunda situación es la denominada “no-preemptive” donde el cliente con mayor prioridad espera a que acabe el que está siendo atendido.1


Capacidad del sistema


En algunos sistemas existe una limitación respecto al número de clientes que pueden esperar en la cola. A estos casos se les denomina situaciones de cola finitas. Esta limitación puede ser considerada como una simplificación en la modelización de la impaciencia de los clientes.1

“Si llega un cliente y el sistema está lleno, se marcha”

Número de canales de servicio


En esta fase es importante conocer o identificar cuántos servidores están disponibles para atender los clientes que llegan al sistema. De esta manera se pueden presentar diferentes estructuras de sistemas de colas.3

Se habla generalmente de una cola que alimenta a varios servidores mientras que el caso de colas independientes se asemeja a múltiples sistemas con sólo un servidor.1


Fuente ANÁLISIS DE LÍNEAS DE ESPERA A TRAVÉS DE TEORÍA DE COLAS Y SIMULACIÓNScientia Et Technica3


Número de etapas de servicio


Es el procedimiento por el cual se da servicio a los clientes que lo solicitan. Para determinar totalmente el mecanismo de servicio debemos conocer el número de servidores de dicho mecanismo (si dicho número fuese aleatorio, la distribución de probabilidad del mismo) y la distribución de probabilidad del tiempo que le lleva a cada servidor dar un servicio. En caso de que los servidores tengan distinta destreza para dar el servicio, se debe especificar la distribución del tiempo de servicio para cada uno.2


Un sistema de colas puede ser unietapa o multietapa. En los sistemas multietapa el cliente puede pasar por un número de etapas mayor que uno. En algunos sistemas multietapa se puede admitir la vuelta atrás o “reciclado”, esto es habitual en sistemas productivos como controles de calidad y reprocesos.1









1García Sabater, José P. Teoría de Colas. Valencia: Universidad Politécnica de Valencia., 2011. 6-8.
2 www.ingenieria.unam.mx/javica1/ingsistemas2/Simulacion/COLAS.doc
3 PORTILLA, LILIANA MARGARITA, ARIAS MONTOYA, LEONEL, FERNÁNDEZ HENAO, SERGIO A.. ANÁLISIS DE LÍNEAS DE ESPERA A TRAVÉS DE TEORÍA DE COLAS Y SIMULACIÓNScientia Et Technica [en linea] 2010, XVII (Diciembre-Sin mes) : [Fecha de consulta: 3 de junio de 2014] Disponible en:<http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84920977012> ISSN 0122-1701
4 López Rubio, Ezequiel. Tema 5: Teoría de colas. N.p.: Ciencias de la Computación Universidad de Málaga.