Resumen

En muchos sistemas de colas de la vida real, los servidores suelen ser heterogéneos, es decir, trabajan a ritmos diferentes. En este artículo se presenta un método sencillo para calcular límites superiores ajustados de dos importantes medidas de rendimiento de sistemas de colas markovianos heterogéneos multiservidor de clase única, a saber, el número medio en cola y el tiempo medio de espera en cola. Este método se basa en una expansión del espacio de estados seguida de una reducción aproximada del mismo, considerando únicamente los estados más probables. En la mayoría de los casos probados, hemos sido capaces de aproximar el comportamiento real del sistema con errores menores que los obtenidos a partir de colas markovianas multiservidor homogéneas tradicionales, como muestran las simulaciones GPSS. Además, hemos correlacionado la calidad de la aproximación con el grado de heterogeneidad del sistema, que se evaluó mediante su índice de Gini. Por último, hemos demostrado que los límites son robustos y siguen siendo útiles, incluso considerando estrategias de asignación muy diferentes. Un gran número de resultados de simulación muestran la precisión del método propuesto, que es mejor que la de las fórmulas markovianas homogéneas multiservidor clásicas en muchas situaciones.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:espacio de estados, fórmulas markovianas multiservidor homogéneas clásicas, sistemas de colas markovianos de servidores, colas markovianas multiservidor homogéneas tradicionales, tiempo medio de espera, diferentes estrategias de asignación, medidas de rendimiento importantes, sistemas de colas de vida, límites superiores ajustados, método
• Keywords:state space, classical homogeneous multiserver markovian formulae, server markovian queueing systems, traditional homogeneous multiserver markovian queues, average waiting time, different allocation strategies, important performance measures, life queueing systems, tight upper bounds, method