análisis de los resultados
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Análisis de los resultados. Preparando el Simulador. Parametrizar el simulador: parámetros relacionados con los objetivos parámetro para las semillas de los generadores parámetro para la longitud de la simulación Preparar la salida del simulador datos para verificar el modelo - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Análisis de los resultados
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Preparando el Simulador
• Parametrizar el simulador:– parámetros relacionados con los objetivos– parámetro para las semillas de los generadores– parámetro para la longitud de la simulación
• Preparar la salida del simulador– datos para verificar el modelo– datos para ser representados en gráficas
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Parámetros
Simulador
Longitud
Semilla
T_Servicio
Carga
T_Respuesta(media)
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Validación
Modelo Simulador
Diagramas UML
Comentarios enel programa!!
Variables Aleatorias
...
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Verificación
SimuladorDatos Salida
Trazas
Depuradores
Valores Extremos
Tests Continuidad
Gráficas...
SistemaReal
parámetros
ejecución
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Tratamiento de Resultados
Simulador MuestrasTratamiento Estadístico
ejecuciones
ConclusionesVbles. Aleatorias
DistribuciónAleatoria
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Estimadores
• Muestras: {Xi}1i n
• Media:
• Varianza:
• Varianza de la media:
n
i
i
n
XnX
1
)(
n
i
i
n
nXXnSnVar
1
22
1
))(()()(
n
nSXVar
)()(
2
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Estimadores
• Distribución esperada (cuando n)
• Estimador sesgado cuando no coinciden los valores estimados con los esperados.
• No hay sesgos cuando las muestras son IID
• ¿Nuestros datos son IID?
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Estimadores
100000
20.30.20.10.30.2
30.50.30.10.40.2
3001.32.21.51.41.1
#cliente1ª ejec.2ª ejec.3ª ejec.4ª ejec.5ª ejec.
Datos: tamaño medio de la cola (Nq)
Simulación
IID
No IID
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Evolución del valor esperado del tamaño de la cola
0
1
2
3
4
5
6
7
12
14
16
18
11
01
12
11
41
16
11
81
20
12
21
24
12
61
28
13
01
32
13
41
36
13
81
40
14
21
44
14
61
48
15
01
clientes procesados
E(N
q)
Problema del transitorio
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X..........
Obtención de resultados
100000
20.30.20.10.30.2
3001.32.21.51.41.1
#cliente1ª ejec.2ª ejec.3ª ejec.4ª ejec.5ª ejec.
Recogemos resultadosIgnoramos
Estimadores + Intervalos de Confianza
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Intervalos de Confianza
n
nVartX
n
nVarzX
n
)(
)(
2/1,1
2/1
n 30
n < 30
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Ejemplo
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Comparación de dos sistemas
• 2 M/M/1 • 1 M/M/2
Mismo tiempo de servicio por servidor (8 u.t.)Misma tasa de llegada (parámetro del modelo)¿Diferente tiempo de respuesta?
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Transitorio (2 M/M/1)
TRespuesta (2 M/M/1)
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
1 6 11 16 21 26 31 36 41 46
Clientes (x20)
Tie
mp
o
Serie1
Serie2
Serie3
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Transitorio (M/M/2)
TRespuesta (M/M/2)
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
20,00
1 6 11 16 21 26 31 36 41 46
Clientes (x20)
Tie
mp
o
Serie1
Serie2
Serie3
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Simulador
+ TRespuesta:double+ Presentes: int+ Procesados:int- Transitorio: long- Longitud: long- Semilla: int
+ Await():void+ SetSimulationParam(T,L)+ SetModelParam(double)+ SetSeed(int)
Simulador
1..2 M1,M2+ Nombre: string+ TActiva: double+ Procesados: float
+ SucesoSalida():void
Estación
1..1
+ Tamanyo: int
+ Encola(Cliente)+ Desencola():Cliente
Cola
Q
1..N
+ Id: integer+ tamaño: integer
finished():void
Cliente
1..1
J
Llegadas
TimeVariance
1..1
ClientesCola
ExponentialStream
1..1
TservicioTllegadas
SimulationProcess
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Resultados
2 M/M/1semilla Tll=8 Tll=12
1 13,16081713 11,253241952 12,82774179 11,251694053 12,98429764 11,298780884 13,17355861 11,395426695 13,18517879 11,281845
Media 13,06631879 11,29619771Var(X) 0,024551117 0,003471209Confianza (95%) 0,149395607 0,056174937
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Resultados
M/M/2semilla Tll=8 Tll=12
1 10,74651111 8,8970936632 10,43058935 8,8246084763 10,63972193 8,9248489964 10,48897742 8,9090520715 10,58890177 9,090511741
Media 10,57894032 8,929222989Var(X) 0,015493734 0,009604137Confianza (95%) 0,118680739 0,093439688
Se concluye que la M/M/2 es mejor !!