Resumen

Ha habido un gran interés en el uso de técnicas de reducción de la varianza (VRT) en el análisis de salida de simulación con el fin de mejorar la precisión cuando se estiman las medidas de rendimiento de sistemas complejos de producción y servicios. Por lo tanto, es necesario realizar un análisis de los resultados de la simulación para mejorar la precisión y la fiabilidad de los resultados. Las mediciones del rendimiento deben tener un intervalo de confianza estrecho y sólido. Para un nivel de confianza dado, se supone que un intervalo de confianza menor es mejor que uno mayor. La amplitud del intervalo de confianza, determinada por la semilongitud, dependerá de la varianza. En general, el aumento de la repetición del modelo de simulación parece ser la forma más sencilla de reducir la varianza, pero esto aumenta los costes de simulación en sistemas de fabricación y servicios de estructura compleja y gran tamaño. Por ello, los VRT se utilizan en experimentos para evitar el coste computacional de los procesos de toma de decisiones y obtener resultados más precisos. En este estudio, se investiga el efecto de las técnicas de Variables de Control (VC) y Muestreo Estratificado (MS) en la reducción de la varianza de las medidas de rendimiento de los modelos de colas M/M/1 y GI/G/1 considerando cuatro distribuciones de probabilidad que utilizan parámetros generados aleatoriamente para los procesos de llegada y servicio.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:análisis de resultados de simulación, mediciones del rendimiento, varianza, sistemas de servicios, modelos de colas g/1, intervalo de confianza más pequeño, intervalo de confianza fuerte, técnicas de reducción de la varianza, vrts, precisión
• Keywords:simulation output analysis, performance measurements, variance, service systems, g/1 queue models, smaller confidence interval, strong confidence interval, variance reduction techniques, vrts, accuracy