WEB GPSSLECCIONES 6 Y 7

Equipo 5Luis Enrique García PortesHiram Azael Ortega PabloJesús López Blanco

LECCIÓN 6

Los resultados en el programa PRO07 muestran la longitud de la línea de espera al final de la simulación, pero no había información en la línea de espera durante la simulación. Para obtener estadísticas de colas más detalladas, abrimos la ventana del bloque SEIZE. En la figura 15, la línea de nombre Station (estación) en la ventana de operandos SEIZE, lee las estadísticas de cola, seguido de una pequeña casilla. Al hacer clic en élla obtenemos una "marca" ahí, “activa" la recopilación de estadísticas de cola. Después damos OK, y vemos una Q en la esquina inferior derecha del rectángulo del bloque SEIZE. Corremos el programa PRO08 una vez.

En la lista de programas, vemos que la única diferencia del programa PRO07 es que el segundo bloque ahora lee SEIZE, Joe, Q. Las estadísticas de bloque y las estadísticas de las estaciones son exactamente los mismos que para el programa PRO07. La adición de Q al bloque SEIZE, por lo tanto no influye en el proceso de simulación real. El Q solamente recoge las estadísticas. También encontramos una nueva ventana secundaria llamado Queue/AD, como se muestra en la Figura 17.

Figura 17: Resultados de estadísticas de cola del programa de una barbería

Aquí nos encontramos con ocho elementos de información:

1. Maximum contents (contenidos máximos), 8, es el mayor número de clientes que nunca esperaron durante la simulación.

2. Average contents (contenidos medios), 3,78, es el tiempo total que los clientes esperaron, dividido por el tiempo total de simulación, 480.

3. Total entries (entradas totales), 27, es el número de clientes que se han unido a la cola.4. Zero entries (cero entradas), 1, es el número de clientes que no tienen que esperar en

absoluto, en este caso el cliente 1.5. Percent zeros (ceros por ciento), 3,70, es el número de entradas cero, aquí 1, como

porcentaje de entradas totales (punto 3).6. Average time/trans (tiempo medio/trans), 67.25, es el total de tiempo que han estado

esperando, dividido por el número de entradas.7. $Average time/trans ($tiempo promedio/trans), 69.83, es el tiempo promedio para

aquellos clientes que realmente tenía que esperar. Nos referimos aquí a los clientes 26 (= 27-1) que tuvieron que esperar.

8. Current contents (contenidos actuales), 8, es el número de clientes, que esperaban cuando terminó la simulación.

Ya que los clientes llegan con un promedio IAT de 18 minutos, pero un corte de cabello dura en promedio 25 minutos, la línea de espera crecerá. La pregunta es, ¿sólo a causa de esta discrepancia de tiempo, tenemos una línea de espera?. Para responder a esta pregunta, abrimos la ventana del bloque ADVANCE y cambiamos el tiempo promedio para un corte de cabello a los 18 minutos, es decir, al mismo tiempo que la media de IAT, y ejecutamos el programa una vez. Ya vemos en las estadísticas del bloque, en virtud de corriente para el bloque 1, una línea de espera, pero es mucho más corto, de sólo 1 persona. Vemos en las estadísticas de cola que el tiempo promedio de espera ha disminuido, pero todavía asciende a casi un cuarto de hora. El número de clientes que no esperaban en absoluto sólo ha aumentado a dos. El 93 por ciento de los clientes todavía tenía que esperar.

La pregunta es entonces si es la variación aleatoria en los tiempos de llegada y de servicio que causa las colas restantes. Para responder a esto, cambiamos nuestro programa de modo que no hay variaciones aleatorias. En el bloque GENERATE del segmento de clientes, eliminamos 6 como el diferencial medio de IAT y en el bloque ADVANCE borramos 5 como el diferencial medio para obtener GENERAR 18 y ADVANCE 18. Al ejecutar este programa una vez, vemos en las estadísticas de bloques que nadie espera en el bloque 1 y en las estadísticas de la cola que el tiempo de espera es 0, y que el porcentaje de clientes que no han esperado llegó a 100. La línea de espera en el programa anterior fue, por lo tanto, que sólo se debe a las variaciones aleatorias. Esto subraya la importancia del uso de variables aleatorias en el estudio de sistemas sujetos a variaciones aleatorias notables.

LECCIÓN 7

Las estadísticas de cola obtenidos hasta este punto son en muchos casos insuficientes, ya que sólo se refieren a promedios. Uno de ellos son a menudo más interesados en los valores extremos, como cuántos esperaron más de dos horas. Podríamos necesitar una tabla de estos tiempos de espera, distribuidos en diferentes clases de tiempo, por ejemplo, de cuántos esperaron 10-20 minutos, .., 110-120 minutos, etc. En GPSS obtenemos estas estadísticas mediante el uso de una tabla de cola.

Abrimos el programa PRO08 y vamos al menú superior y haga clic en Control. En el submenú entonces obtenido, se hace clic en Queue tables (Tabla de colas) y obtenemos una ventana de Tabla de colas, donde se hace clic en el botón Add (Añadir). Tenemos una ventana más pequeña, que demuestra las colas que se pueden obtener en una tabla de cola. En este caso sólo hay una cola, denominada Joe. Tras hacer clic en el botón OK, Joe está escrito en la parte superior a la izquierda en el campo principal de la ventana de la tabla de colas.

En la parte derecha del cuadro de la ventana vemos tres campos para la inserción de los datos:

Class 1 Top. Se refiere al límite superior de la clase 1. Escribimos 0 ahí. Esto implica a todos los que esperaban 0 minutos, es decir, no en todos se muestran en la clase 1. 

Width. Es decir, el alcance de clase, es el número de unidades de tiempo en cada clase (excepto el más bajo y el más alto). Aquí, donde queremos las clases de 0-10, 10-20, .. minutos, se escribe 10.

# of classes. Es decir, el número de clases, es el número máximo de clases que se desean tener en la tabla. Hemos establecido ésta a 20, que es el número máximo permitido.

Cuando hemos escrito estos tres valores, hacemos clic en el botón SET. Los tres valores son llevados a la primera línea del campo principal, como se muestra en la Figura 18.

Figura 18: Ventana de las Tablas de Colas

Al hacer clic en OK, se completa el nuevo programa y se ejecuta una vez. Vemos entonces en el programa de la lista que inmediatamente después de SIMULATE tenemos la declaración QTABLE Joe, 0,10,20. Esta es la única diferencia en comparación con el programa PRO08. También vemos que las estadísticas de bloque, de estación y de cola son todos los mismos para PRO08. Lo nuevo es que ahora tenemos una pestaña en la ventana Resultados denominada Tabla de cola con las nuevas estadísticas, como se muestra en la Figura 19.

Figura 19: La pestaña Tabla de cola del programa Resultados

En la parte superior tenemos una línea con seis datos:

1.- Entries (entradas). En total 19, Desde una tabla aportada por QTABLE se refiere sólo a aquellos clientes que han terminado la espera, este número es diferente al número de entradas en las estadísticas de la cola ordinaria, 27 es el número de clientes que han comenzado la espera.

2.- Mean Queue Time (Tiempo medio de la cola). Equivale a 68.85, es el tiempo medio de espera para los clientes que han terminado la espera.

3.- St. Dev. (Desviación estándar). Equivale a 39.97, es una medida para la descripción de las variaciones en los tiempos de espera en esta tabla.

4.-Total Time (Tiempo total). Equivale a 1.308,15, es del tiempo total que los 19 clientes en la tabla han esperado.

5.-Minimum (Mínimo). Equivale a 0, es el tiempo de espera más corto, en este caso del primer cliente.

6.-Maximum (Máximo). Equivale a 126.25, es el tiempo de espera más largo.

Bajo esta línea tenemos la tabla con cinco columnas:

Columna 1 Range (Rango). Muestra que la primera clase se refiere al tiempo de espera de 0 minutos, la segunda a 0,01 - 10 (es decir, 0,000001 a 10), la tercera a 10,01 a 20, etc.Columna 2 Observed frequency (Frecuencia observada). Se muestra el número de clientes en cada clase.

Columna 3, Percent of Total (Porcentaje del total). Muestra el número en la columna 2 como un porcentaje del número total de clientes, 19. En la columna 4, Cumulative Percentage (porcentaje acumulativo). Las cifras porcentuales en la columna 3 se añaden de forma acumulativa para que sea más fácil responder una pregunta como "¿Qué porcentaje de los clientes esperaron como máximo 20 minutos?“ (Respuesta: 15.79 por ciento) Columna 5, Cumulative Remainder (Resto acumulativo). Es 100 menos el valor en la columna 4, por ejemplo, para responder "¿Qué porcentaje esperamos más de una hora?" (Respuesta: 57.89 por ciento.)

A pesar de que en el diálogo de tabla de cola solicitaron 20 clases, la tabla contiene sólo 14. Los más altos se corren mostrados desde 120.01 a 130. Dado que no existen observaciones anteriores a 130, no se muestran las clases restantes. También podemos producir un histograma para las estadísticas de la tabla de colas. Hacemos clic en tablas de Control y de la cola y en el cuadro de histograma DRAW, para marcar esta casilla. Después de hacer clic en Set, vemos que sí, en la columna de histograma a la derecha. Hacemos clic en OK para confirmar y cerrar el diálogo.

Ahora corremos este programa de nuevo. Vemos en la ventana Resultados de la otra pestaña, histograma 1. Hacemos clic en esta pestaña y vemos un histograma de frecuencias, como se muestra en la Figura 20. En la escala en la parte inferior, los límites de las clases están escritos.

Figura 20: Histograma de las estadísticas de la Tabla de colas