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Título : Identificación de la óptima operación en estructuras de redes de colas
Autor : Rico T., Anyeliz B.
Palabras clave : MIRPSA
Redes de colas
Función objetivo
Variables enteras mixtas
Restricciones no lineales
Canales de servicio serie
Mixto
Etapas retroalimentadas
Facultad de Ingeniería
Fecha de publicación : 10-Jul-2019
Citación : Rico T. Anyeliz B. (2016) Identificación de la óptima operación en estructuras de redes de colas. Facultad de Ingeniería. Escuela de Ingeniería Eléctrica. Trabajo Especial de Grado para Optar al Título de Ingeniero Electricista. Tutor: Ebert Brea. Universidad Central de Venezuela. Caracas;
Resumen : En este trabajo de grado se presenta la identificación de la óptima operación en estructuras de redes de cola con base al algoritmo denominado “MixedInteger Randomized Pattern Search Algorithm”(MIRPSA), el cual trata acerca de la búsqueda de al menos un mínimo local mediante un patrón de prueba aleatoria para encontrar soluciones a problemas de optimización enteros mixtos enfocado a la Cadena de Mar-kov. En la búsqueda de puntos aleatorios sus principales operaciones son: operación de contracción y operación de movimiento. Con el uso del mencionado algoritmo se realizó la interacción con el software de simulación SIMUL8paraidentificarlos valores óptimos de sistemas de redes de colas. Partiendo de que existen variables reales y enteras que conllevan a sistemas no lineales de variables enteras mixtas, la función objetivo a optimizar, siendo ésta la representación del desempeño del sistema, es el tiempo promedio de clientes dentro del sistema adicionando el número de clientes que salen del mismo sin ser atendidos, donde para poder emplear el MIRPSA se hizo uso de funciones de penalizaciones y a que la función objetivo está sujeta a restricciones no lineales. Se realizaron experimentos con canales de servicio en serie, paralelos, mixto y etapas retroalimentadas, donde el orden del servicio es FIFO (primero en entrar primero en salir) y las tasas de llegadas y de servicios por parte de los clientes siguen una distribución exponencial.
URI : http://hdl.handle.net/10872/20018
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