tiempos de ocupación (teoría de colas)

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20/10/2014 Clase 17 1 TEMÁTICA DE HOY Tiempos de Ocupación. Procesos con Matrices de Probabilidades de Transición de orden 22

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*Tiempos de Ocupación.*Procesos con Matrices de Probabilidades de Transición de orden 22

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  • 20/10/2014 Clase 17 1

    TEMTICA DE HOY

    Tiempos de Ocupacin.

    Procesos con Matrices de Probabilidades de Transicin de

    orden 22

  • 20/10/2014 Clase 17 2

    TIEMPOS DE OCUPACIN

    Por tiempos de ocupacin queremos significar el

    nmero de pasos que el proceso se queda en un

    estado determinado durante un perodo de tiempo

    dado.

    Sea el nmero de veces que el proceso visita

    el estado j en n pasos, dado que el proceso estaba

    inicialmente en el estado i.

    Entonces es la fraccin del tiempo que el

    proceso visita el estado j en n pasos.

    nijN

    nijN

    n

  • 20/10/2014 Clase 17 3

    La cantidad es una variable aleatoria que se

    identifica como sigue:

    Se define una variable aleatoria indicadora por

    Con

    Donde es la cadena de Markov.

    Se tiene que y

    Entonces tambin

    Por consiguiente

    nijN

    kijY

    01 Si dado que

    0 en cualquier otro caso

    k k

    ij

    X j X iY

    , 0,1,2,...nX n

    1k kij ijP Y P 0 1k kij ijP Y P

    k kij ijE Y P 1

    nn k

    ij ij

    k

    N Y

    1

    1 1 nn kij ij

    k

    E N Pn n

  • 20/10/2014 Clase 17 4

    Para determinar los tiempos de ocupacin a largo

    plazo, debemos calcular:

    Esto demuestra que las probabilidades limtrofes

    son tambin las fracciones del tiempo que se

    espera que la cadena de Markov ocupe los

    diferentes estados en un largo nmero de pasos. Y

    estas fracciones son independientes del estado

    inicial del proceso (o cadena de Markov).

    Recuerde el caso del ejecutivo.

    1

    1 1lim lim

    nn k

    ij ij jn n

    k

    E N Pn n

  • 20/10/2014 Clase 17 5

    Suponga ahora que la Cadena de Markov est en

    el estado i en algn momento.

    Sea el nmero de nuevos perodos que el pro-

    ceso se queda en el estado i hasta que se mueve

    fuera de l.

    La distribucin de probabilidades de se obtie-

    ne considerando las transiciones como ensayos

    repetidos con resultados i i y i no i. Y con

    probabilidades Pii y 1-Pii respectivamente.

    Y la distribucin de probabilidades de sigue

    una distribucin Geomtrica.

    i

    i

    i

  • 20/10/2014 Clase 17 6

    La cual viene dada por :

    Con Esperanza:

    Y con varianza:

    1ni ii iiP n P P

    1

    iii

    ii

    PE

    P

    21

    iii

    ii

    PV

    P

  • 20/10/2014 Clase 17 7

    CADENAS DE MARKOV CON DOS ESTADOS.

    Revisar el texto en la pagina 107.

  • 20/10/2014 Clase 17 8

    TIEMPOS DE OCUPACIN

    Ir a la pgina 105 del texto.