Teoria Das Filas Por Markov

Engenharia de Produção Teoria das Filas - 2012/1 TEORIA DAS FILAS (Queueing Theory) 1. INTRODUÇÃO A abordagem matemática das filas se iniciou em 1908, na cidade de Copenhague, Dinamarca. O pioneiro da investigação foi o matemático Agner Krarup Erlang (1909), quando trabalhava numa companhia telefônica, estudando o problema de redimensionamento de centrais telefônicas. Somente a partir da Segunda Guerra Mundial que a teoria foi aplicada a outros problemas de filas. Seu trabalho foi difundido por

sobreclassificação, prevalência ou subordinação e síntese (Almeida & Costa, 2003; Gomes et al., 2002). * Cadeias de Markov; Em matemática a cadeia de Markov é um caso particular de processo estocástico com estados discretos (o parâmetro, em geral o tempo, pode ser discreto ou contínuo) e apresenta a propriedade Markoviana, chamada assim em homenagem ao matemático Andrei Andreyevich Markov. A definição desta propriedade, também chamada de memória markoviana, é que os estados…

Teoria dos Jogos Introdução Os modelos de decisão podem ser considerados como um procedimento de tomada de decisão em situações não competitivas, no sentido de não envolver diretamente outras pessoas ou organizações. Os estados ou os cenários que irão acontecer envolvem riscos ou incertezas referentes à previsão do mercado, influência do clima, etc. O tomador de decisão escolhe uma das alternativas de decisão existentes. O decisor tem conhecimento dos cenários possíveis e dos riscos embutidos

segundo diferentes critérios e pontos de vista. Cadeias de Markov Suponha que um sistema físico ou matemático esteja sofrendo mudanças tais que a cada momento ele ocupa um numero finito de estados (ou situações). Suponha que o tal sistema muda com o tempo deum estado para o outro e que em instantes pré-determinados observamos o estado do sistema. Este processo de mudança de um estado para outro é chamado de uma cadeia ou um processo de markov. Data Envelopment Analysis – DEA É uma…

br/rehi/simposio/go/Analise%20da%20Aplicacao%20de%20Metodos%20Multicriterios%20de%20Apoio%20a%20Decisao%20na%20Gestao%20de%20Recursos%20Hidricos.pdf Em matemática, a cadeia de Markov é um caso particular de processo estocástico. Com tempo discreto. E apresentando a propriedade de Markov, chamada assim em homenagem ao matemático Andrei Andreyevich Markov. A definição desta propriedade, também chamada de memória markoviana, é que os estados anteriores são irrelevantes para a predição…

Universidade Federal de Sergipe APLICAÇÃO DA TEORIA DAS FILAS PARA ANÁLISE DA CAPACIDADE: UM ESTUDO DE CASO DE UMA AGÊNCIA BANCÁRIA Rannyere Almeida Lima Leandro Matos Ítalo Higino SÃO CRISTOVÃO – OUTUBRO DE 2013 1 Resumo A proposta do presente trabalho é expressar através da teoria das filas, um estudo de caso para avaliar a capacidade de atendimento de uma agência bancária. A pesquisa para recolhimento de dados foi realizada na agência Banese do D.I.A, a qual possui uma

TEORIA DAS FILAS 1- Introdução Em 1906, o matemático russo Andrei Andreyevich Markov desenvolveu uma proposta de metodologia matemática para utilização na modelagem de sistemas, a qual foi denominada, em sua homenagem, Cadeias de Markov. As Cadeias de Markov contemplavam também diversos modelos de filas de espera de sistemas, os quais foram definidos como Modelos de Filas Markovianas. Considerando sua abrangência, essa proposta serviu de embasamento para diversos matemáticos,…

Scaringella (2001) em que é enfatizado o uso de tecnologia para controle do tráfego. Para isto estudos da técnica de Aprendizagem por Reforço (AR), sistema estocásti- cos Markovianos, foram realizados concomitantes com estudos na área de Processo de Decisão Markov (MDP). O estudo para desenvolvimento de semáforo inteligente é tema de ordem científica como demons- trado por Wiering et al (2003), Wiering (2000) e Thorpe (1997), os quais fazem uso do AR. De acordo com Sutton e Barto (1998)…

Projeto Compreender a estrutura de modelos de decisão baseados em Cadeias de Markov e desenvolver um exemplo prático de aplicação. Resumo do projeto Muitos fenômenos do mundo real requerem a análise do sistema de uma maneira probabilística, ao invés de uma maneira determinística. Modelos Estocásticos estão, cada vez mais, se tornando uma ferramenta importante para o entendimento e avaliações de sistemas complexos em diversos campos, como pesquisas operacionais, ciência da computação

CONGESTIONAMENTO ........................................................... 26 II.3.1 Descarte pela Cauda (Dropping Tail (DT))................................................................ ................... 28 II.3.2 Descarte pela Frente da Fila (Front Dropping (FD)) ................................................................ .... 28 II.4 CONCEITOS SOBRE O TRÁFEGO DE VOZ ................................................................ ................................ .…