Aplicação dos Métodos ABATCH e LBATCH na Simulação da Fila M/M/1
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1999 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06032018-112524/ |
Resumo: | Em simulação de filas diferentes métodos de coleta de dados podem ser aplicados com características e problemas distintos. Um dos métodos mais utilizados é o batch means que consiste de uma grande rodada de simulação dividida em batches consecutivos de observações, sendo sua principal fonte de erro causada pela correlação entre as médias dos batches. Existem duas regras principais para definir a relação entre número e tamanho de batches: a regra FNB (o número de batches é fixo enquanto seu tamanho cresce linearmente com o tamanho da amostra) produzindo amplos intervalos de confiança que tendem a conter a média real do processo e com menor correlação entre as médias dos batches; a regra SQRT (número e tamanho dos batches cresce segundo a raiz quadrada do tamanho amostrai) produzindo pequenos intervalos de confiança com uma convergência mais rápida da distribuição das médias dos batches para uma distribuição Normal. Com o objetivo de melhorar a qualidade dos intervalos de confiança (boa cobertura e redução de amplitude) obtidos para o método batch means foram propostas duas novas regras denominadas LBATCH e ABATCH (Fislunan & Yarberry, 1994) que, de formas diferentes, utilizam alternadamente as regras FIVB e SQRT conforme o resultado de um teste de correlação entre as médias dos batches. Utilizando-se linguagens não especificas de simulação foi programada a fila M/M/1 e, simulada por Monte-Carlo, conseguiu-se boa redução na amplitude dos intervalos de confiança mantendo-se boa cobertura. Neste trabalho são utilizadas as regras LBATCH e ABATCH para a fila M/M/1 programada na linguagem de simulação GPSS/H, buscando estender a aplicabilidade dessas regras devido a facilidade em programar sistemas, mesmo mais complexos, nesta linguagem. Ainda que utilizando-se um tamanho amostrai bem menor, obteve-se uma maior redução na amplitude dos intervalos de confiança, que a fornecida por linguagens não específicas, contudo houve também significativa redução na taxa de cobertura. |
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