DETERMINAÇÃO DAS MEDIDAS DE DESEMPENHO DE UMA FILA M/M/1 ATRAVÉS DE UMA ABORDAGEM BAYESIANA.
O uso de modelos estocásticos para análise de filas reais baseia- se na premissa fundamental de que os parâmetros são desconhecidos, precisando, portanto, ser estimados. Os modelos de simulação são utilizados para determinar estes parâmetros por se apresentar como uma técnica relativamente barata e eficiente quando executadas várias vezes. Este trabalho tem por objetivo utilizar o software R para estimar os parâmetros de desempenho de filas markovianas infinitas com um único servidor M/M/1 utilizando uma abordagem Bayesiana. Sob o enfoque Bayesiano, deve-se obter distribuições a priori e a posteriori para os parâmetros de interesse. Foram simulados dados do número de clientes no sistema no momento da partida e feitas 5000 replicações Monte Carlo com amostras de tamanhos n=10, 100 e 200 para valores da intensidade de tráfego ρ=0.2, 0.5 e 0.9. O algoritmo mostrou-se robusto, pois foram obtidas estimativas muito próximas dos valores teóricos, principalmente quando se aumenta o tamanho da amostra.
DETERMINAÇÃO DAS MEDIDAS DE DESEMPENHO DE UMA FILA M/M/1 ATRAVÉS DE UMA ABORDAGEM BAYESIANA.
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DOI: 10.22533/at.ed.4052027107
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Palavras-chave: Filas, Inferência Bayesiana. Simulação.
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Keywords: Queues, Bayesian Inference, Simulation.
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Abstract:
The use of stochastic models for the analysis of real queues is based on the fundamental premise that the parameters are unknown, and therefore need to be estimated. Simulation models are used to determine these parameters because they are presented as a relatively inexpensive and efficient technique when executed several times. The purpose of this work is to use R software to estimate the performance parameters of infinite Markovian queues with a single M/M/1 server using a Bayesian approach. Under the Bayesian approach, one must obtain a priori and a posteriori distributions for the parameters of interest. We simulated data on the number of clients in the system at the time of departure and made 5000 Monte Carlo replicates with samples of sizes n = 10, 100 and 200 for traffic intensity values ρ = 0.2, 0.5 and 0.9. The algorithm was robust, since estimates were obtained very close to the theoretical values, especially when the sample size was increased
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Número de páginas: 12
- Celimar Reijane Alves Damasceno Paiva
- Pedro Humberto de Almeida Mendonca Gonzaga
- Rodrigo Fonseca Santana Costa
- NILSON LUIZ CASTELUCIO BRITO
