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En la presente unidad se realizará el estudio matemático de las líneas de espera (o colas), las cuales pueden representar situaciones muy comunes en la vida cotidiana.
- Cuando se pagan las compras en la caja de un centro comercial, debido al tiempo que tarda el cajero en atender, se forma mucha gente en espera, entonces se tiene un ejemplo de una línea de espera.
En otros campos de conocimiento:
- En informática una línea de espera puede ser útil para modelar, por ejemplo, el tráfico en redes.
- En la ingeniería puede ayudar a modelar una línea de proceso de envasado de agua, en el armado de vehículos, etcétera.
En el desarrollo de estos temas aplicarás muchos de los conocimientos previamente adquiridos sobre procesos estocásticos, teoría de probabilidades y la inferencia estadística, la cual es de suma importancia en el desarrollo de la teoría de la decisión.
El contenido de esta unidad se presentará a través de tres subtemas, de tal forma que en el primero se proporcionarán los elementos fundamentales para abordar la teoría de colas; en el segundo, los modelos de colas para procesos markovianos y, en el tercero, los modelos de colas no markovianos.
Considera que los elementos importantes se resaltan empleando un fondo de color y, por tanto, son estos conocimientos en los que deberás enfocar tus esfuerzos por desarrollar comprensión y aprendizaje con la finalidad de que los emplees para generar un nivel de conocimientos óptimo acerca de la actual materia de estudio.
Fuente: Imagen extraída de https://n9.cl/rvvaaf
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Competencia específica
Aplicar los procesos estocásticos para modelar y resolver problemas relacionados con la teoría de colas utilizando sus reglas generales.
Logros
- Identificar las características que presentan los modelos de colas para procesos markovianos y no markovianos, además de su clasificación.
- Resolver problemas relacionados con la teoría de colas.
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Contenido
Material de estudio
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Cierre
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En esta unidad aprendiste a analizar las líneas de espera para optimizar costos a través de las reglas correspondientes de este tipo de sistemas.
En la unidad 3 la meta es simular números pseudoaleatorios y variables aleatorias a través de diversas técnicas de simulación.
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Fuentes de consulta
Básica
- Azarang, M. y García, E. (1997). Simulación y análisis de modelos estocásticos. México: McGraw-Hill Interamericana.
- Evans, M. y Rosenthal, J. (2005). Probabilidad y estadística: la ciencia de la incertidumbre. España: Reverté.
- Hillier, F. y Lieberman, G. (1997). Introducción a la investigación de operaciones. México: McGraw-Hill Interamericana.
- Ibe, O. (2009). Markov Processes for Stochastic Modeling. Reino Unido: Elsevier Academic Press.
- Springer, C., Herlihy, R., Mall, R. y Beggs, R. (1972). Modelos probabilísticos: serie de matemáticas para la dirección de negocios. México: Unión tipográfica editorial hispano-americana.
- Taha, H. (1998). Investigación de operaciones: una introducción. México: Prentice Hall.
- Taylor, H. y Karlin, S. (1998). An Introduction to Stochastic Modeling. EUA: Academic Press.
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