def problema(numero_simulaciones=1): print "" print "********************************************************************************" print "********************************** Problema 8 **********************************" print "********************************************************************************" print "" VENDEDORES = 5 promedio_total = 0 lista_ventas = [] for i in range(numero_simulaciones): x = iniciar_simulacion(VENDEDORES) lista_ventas.append(x) promedio_total += x promedio_total /= numero_simulaciones m_error_95 = error_95_prcnt(lista_ventas, promedio_total) print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El promedio de ventas TOTAL es: %f" % (promedio_total) print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento esta entre %f y %f" % (promedio_total-m_error_95,promedio_total+m_error_95) print "----------------------------------------------------------------------" print ""
def problema(numero_simulaciones=1): print "********************************** Problema 9 **********************************" print "" tiempoMax = 2000 cantidadTrabajosArray = [] AInterrumpeArray = [] esperanzaTrabajoArray = [] promedioNumeroTrabajos = 0 promedioInterrupcionesA = 0 promedioEsperanzaTrabajo = 0 print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "Parametros: " print "(a) maximo_de_tiempo %d" % (maximo_de_tiempo) for i in range(numero_simulaciones): x = iniciar_simulacion(maximo_de_tiempo) cantidadTrabajosArray.append(x[0]) AInterrumpeArray.append(x[1]) esperanzaTrabajoArray.append(x[2]) promedioNumeroTrabajos += x[0] promedioInterrupcionesA += x[1] promedioEsperanzaTrabajo += x[2] promedioNumeroTrabajos /= numero_simulaciones promedioInterrupcionesA /= numero_simulaciones promedioEsperanzaTrabajo /= numero_simulaciones m_error_95_decl = error_95_prcnt(cantidadTrabajosArray, promedioNumeroTrabajos) print "" print "El promedio de trabajos en el taller es: %0.2f" % (promedioNumeroTrabajos) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento del promedio de trabajos esta entre %f y %f" % (promedioNumeroTrabajos - m_error_95_decl, promedioNumeroTrabajos + m_error_95_decl) print "" m_error_95_decl = error_95_prcnt(AInterrumpeArray, promedioInterrupcionesA) print "" print "El promedio del porcentaje de tiempo que se para el A por falta de espacio en B es: %0.2f" % (promedioInterrupcionesA) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de este porcentaje esta entre %f y %f" % (promedioInterrupcionesA - m_error_95_decl, promedioInterrupcionesA + m_error_95_decl) print "" m_error_95_decl = error_95_prcnt(esperanzaTrabajoArray, promedioEsperanzaTrabajo) print "" print "El promedio esperado de la terminacion del trabajo es: %0.2f" % (promedioEsperanzaTrabajo) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de la terminacion del trabajo esta entre %f y %f" % (promedioEsperanzaTrabajo - m_error_95_decl, promedioEsperanzaTrabajo + m_error_95_decl) print ""
def problema(numero_simulaciones=1): print "" print "********************************** Problema 7 **********************************" print "" diasMax = 360 Q = 100 reorden = 0 costoPorUnidad = 0 print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "Parametros: " print "(a) diasMax %d" % (diasMax) print "(b) reordenCota %d" % (Q) print "" print "------------------- Iniciando la simulacion! -------------------" print "" reordenArray = [] costoPorUnidadArray = [] for i in range(numero_simulaciones): result = iniciar_simulacion(diasMax, Q) reorden += result[0] reordenArray.append(result[0]) costoPorUnidad += result[1] costoPorUnidadArray.append(result[1]) mediaReorden = reorden / numero_simulaciones mediaCostoPorUnidad = costoPorUnidad / numero_simulaciones m_error_90Reorden = error_90_prcnt(reordenArray, mediaReorden) m_error_90RostoPorUnidad = error_90_prcnt(costoPorUnidadArray, mediaCostoPorUnidad) print "---------------- Se ha terminado la simulacion! ----------------" print "Analisis de resultados: " print "(a) El punto de reorden optimo es %d unidades con costo $%d " % ( mediaReorden, mediaCostoPorUnidad) print "" print "Intervalo de Confianza: " print "" print "El intervalo de confianza de 90 por ciento del punto de reorden optimo esta entre (%f , %f)" % ( mediaReorden - m_error_90Reorden, mediaReorden + m_error_90Reorden) print "El intervalo de confianza de 90 por ciento de las unidades de costo esta entre (%f , %f)" % ( mediaCostoPorUnidad - m_error_90RostoPorUnidad, mediaCostoPorUnidad + m_error_90RostoPorUnidad) print ""
def problema(numero_simulaciones): print "********************************** Problema 8 **********************************" print "" vendedores = 5 promedio = 0 ventasArray = [] for i in range(numero_simulaciones): x = iniciar_simulacion(vendedores) ventasArray.append(x) promedio += x promedio /= numero_simulaciones m_error_90 = error_90_prcnt(ventasArray, promedio) print "" print "El promedio de ventas TOTAL es: %f" % (promedio) print "El intervalo de confianza de 90 por ciento esta entre %f y %f" % (promedio-m_error_90,promedio+m_error_90) print ""
def problema(numero_simulaciones): print "********************************** Problema 4 **********************************" print "" esperanzaFinal = 0 maquinasFuncionando = 4 maquinasRepuesto = 3 esperanza = 0 esperanzaArray = [] print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "Parametros: " print "maquinasFuncionando %d" % (maquinasFuncionando) print "maquinasRepuesto %d" % (maquinasRepuesto) print "------------------- Iniciando la simulacion! -------------------" print "" for i in range(numero_simulaciones): esperanza = iniciar_simulacion(maquinasFuncionando, maquinasRepuesto) esperanzaFinal += esperanza esperanzaArray.append(esperanza) esperanzaMedia = esperanzaFinal / numero_simulaciones m_error_95 = error_95_prcnt(esperanzaArray, esperanzaMedia) print "---------------- Se ha terminado la simulacion! ----------------" print "Analisis de resultados: " print "Tiempo de falla esperado del sistema: %0.2f horas" % ( esperanzaMedia) print "" print "Intervalo de Confianza: " print "El intervalo de confianza de 95 por ciento esta entre (%f , %f)" % ( esperanzaMedia - m_error_95, esperanzaMedia + m_error_95)
def problema(numero_simulaciones=1): print "********************************** Problema 5 **********************************" print "" tiempoMax = 100 lista_prombuque = [] lista_promdiast = [] lista_prct_desa = [] lista_prct_desb = [] prom_lista_prombuque = 0 prom_lista_promdiast = 0 prom_lista_prct_desa = 0 prom_lista_prct_desb = 0 print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "Parametros: " print "tiempoMax %d" % (tiempoMax) print "" for i in range(numero_simulaciones): x = iniciar_simulacion(tiempoMax) lista_prombuque.append(x[0]) lista_promdiast.append(x[1]) lista_prct_desa.append(x[2]) lista_prct_desb.append(x[3]) prom_lista_prombuque += x[0] prom_lista_promdiast += x[1] prom_lista_prct_desa += x[2] prom_lista_prct_desb += x[3] prom_lista_prombuque /= numero_simulaciones prom_lista_promdiast /= numero_simulaciones prom_lista_prct_desa /= numero_simulaciones prom_lista_prct_desb /= numero_simulaciones m_error_95_decl = error_95_prcnt(lista_prombuque, prom_lista_prombuque) print "" print "El promedio de buques tanque en el puerto TOTAL es: %0.2f" % (prom_lista_prombuque) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de los tanques en el puerto esta entre %f y %f" % (prom_lista_prombuque - m_error_95_decl, prom_lista_prombuque + m_error_95_decl) print "" m_error_95_decl = error_95_prcnt(lista_promdiast, prom_lista_promdiast) print "" print "El promedio de dias que pasa un buque tanque en el puerto TOTAL es: %0.2f" % (prom_lista_promdiast) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de los dias que pasa un buque tanque esta entre %f y %f" % (prom_lista_promdiast - m_error_95_decl, prom_lista_promdiast + m_error_95_decl) print "" m_error_95_decl = error_95_prcnt(lista_prct_desa, prom_lista_prct_desa) print "" print "El promedio de porcentaje de tiempo de desocupado del terminal A TOTAL es: %0.2f" % (prom_lista_prct_desa) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento del tiempo de desocupado (A) esta entre %f y %f" % (prom_lista_prct_desa - m_error_95_decl, prom_lista_prct_desa + m_error_95_decl) print "" m_error_95_decl = error_95_prcnt(lista_prct_desb, prom_lista_prct_desb) print "" print "El promedio de porcentaje de tiempo de desocupado del terminal B es: %0.2f" % (prom_lista_prct_desb) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento del tiempo de desocupado (B) esta entre %f y %f" % (prom_lista_prct_desb - m_error_95_decl, prom_lista_prct_desb + m_error_95_decl) print ""
def problema(numero_simulaciones): print "********************************** Problema 6 **********************************" print "" print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "" Nemb = [ 127, 162, 179, 75, 223, 186, 124, 45, 100, 171, 235, 176, 130, 159, 117, 100, 92, 68, 242, 122, 184, 84, 240, 319, 61, 78, 20, 141, 202, 213, 204, 360, 169, 206, 326, 210, 335, 233, 102, 243, 135, 310, 138, 95, 216, 99, 346, 220, 191, 230, 219, 225, 271, 270, 110, 305, 157, 128, 163, 90, 148, 70, 40, 80, 105, 159, 141, 150, 164, 200, 213, 195, 134, 141, 107, 177, 109, 48, 145, 114, 400, 212, 258, 198, 229, 175, 199, 177, 194, 185, 303, 335, 310, 104, 374, 190, 211, 160, 138, 227, 122, 230, 97, 166, 232, 187, 212, 125, 119, 90, 286, 310, 115, 277, 189, 159, 266, 170, 28, 141, 155, 309, 152, 122, 262, 111, 254, 124, 138, 190, 136, 110, 396, 96, 86, 111, 81, 226, 50, 134, 131, 120, 112, 140, 280, 145, 208, 333, 250, 221, 318, 120, 72, 166, 194, 87, 94, 170, 65, 190, 359, 312, 205, 77, 197, 359, 174, 140, 167, 181, 143, 99, 297, 92, 246, 211, 275, 224, 171, 290, 291, 220, 239, 126, 89, 66, 35, 26, 129, 234, 181, 180, 58, 40, 54, 123, 78, 319, 389, 121 ] tiempoFinal = 0 promedioPasajeros = 0 maximoPasajeros = 0 tiempoArray = [] promedioPasajerosArray = [] maximoPasajerosArray = [] print "------------------- Iniciando la simulacion! -------------------" print "" for i in range(numero_simulaciones): embarques = sample(Nemb, 9) result = iniciar_simulacion(embarques) tiempoFinal += result[0] promedioPasajeros += result[1] maximoPasajeros += result[2] tiempoArray.append(result[0]) promedioPasajerosArray.append(result[1]) maximoPasajerosArray.append(result[2]) mediaTiempoFinal = tiempoFinal / numero_simulaciones mediaPromedioPasajeros = promedioPasajeros / numero_simulaciones mediaMaximoPasajeros = maximoPasajeros / numero_simulaciones m_error_95tiempoFinal = error_95_prcnt(tiempoArray, mediaTiempoFinal) m_error_95promedioPasajeros = error_95_prcnt(promedioPasajerosArray, mediaPromedioPasajeros) m_error_95maximoPasajeros = error_95_prcnt(maximoPasajerosArray, media_maximo_pasajero) print "---------------- Se ha terminado la simulacion! ----------------" print "Analisis de resultados: " print "(a) El tiempo total del recorrido en segundos: %0.2f " % ( mediaTiempoFinal) print "(b) El nro de pasajeros promedio a bordo del tren es: %0.2f" % ( mediaPromedioPasajeros) print "(c) El nro maximo de pasajeros embarcados es: %d " % ( media_maximo_pasajero) print "" print "Intervalo de Confianza: " print "El intervalo de confianza de 95 por ciento del tiempo total esta entre (%0.2f , %0.2f)" % ( mediaTiempoFinal - m_error_95tiempoFinal, mediaTiempoFinal + m_error_95tiempoFinal) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento del promedio de pasajeros esta entre (%0.2f , %0.2f)" % ( mediaPromedioPasajeros - m_error_95promedioPasajeros, mediaPromedioPasajeros + m_error_95promedioPasajeros) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento del maximo de pasajeros esta entre (%0.2f , %0.2f)" % ( media_maximo_pasajero - m_error_95maximoPasajeros, media_maximo_pasajero + m_error_95maximoPasajeros) print ""
def problema(numero_simulaciones): print "" print "********************************************************************************" print "********************************** Problema 1 **********************************" print "********************************************************************************" print "" maximo_de_tiempo = 450 maximo_servidores = 4 lista_porcentaje_declinaron = [] lista_esperanza_cliente = [] promedio_total_porcentaje_declinaron = 0 promedio_total_esperanza_cliente = 0 promedio_total_cajero1 = 0 promedio_total_cajero2 = 0 promedio_total_cajero3 = 0 promedio_total_cajero4 = 0 lista_cajero1 = [] lista_cajero2 = [] lista_cajero3 = [] lista_cajero4 = [] print "----------------------------------------------------------------" print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "----------------------------------------------------------------" print "Parametros: " print "----------------------------------------------------------------" print "(a) maximo_de_tiempo %d" % (maximo_de_tiempo) print "(b) maximo_servidores %d" % (maximo_servidores) print "----------------------------------------------------------------" print "" for i in range(numero_simulaciones): x = iniciar_simulacion(maximo_de_tiempo, maximo_servidores) lista_porcentaje_declinaron.append(x[0]) lista_esperanza_cliente.append(x[1]) promedio_total_porcentaje_declinaron += x[0] promedio_total_esperanza_cliente += x[1] lista_cajero1.append(x[2][0]) lista_cajero2.append(x[2][1]) lista_cajero3.append(x[2][2]) lista_cajero4.append(x[2][3]) promedio_total_cajero1 += x[2][0] promedio_total_cajero2 += x[2][1] promedio_total_cajero3 += x[2][2] promedio_total_cajero4 += x[2][3] promedio_total_porcentaje_declinaron /= numero_simulaciones promedio_total_esperanza_cliente /= numero_simulaciones m_error_95_esp = error_95_prcnt(lista_esperanza_cliente, promedio_total_esperanza_cliente) print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El tiempo esperado que un cliente pasa en el sistema TOTAL es: %0.2f" % ( promedio_total_esperanza_cliente) print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de la esperanza esta entre %0.4f y %0.4f" % ( promedio_total_esperanza_cliente - m_error_95_esp, promedio_total_esperanza_cliente + m_error_95_esp) m_error_95_decl = error_95_prcnt(lista_porcentaje_declinaron, promedio_total_porcentaje_declinaron) print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El promedio de porcentaje de declinación TOTAL es: %0.2f" % ( promedio_total_porcentaje_declinaron) print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de la declinación esta entre %f y %f" % ( promedio_total_porcentaje_declinaron - m_error_95_decl, promedio_total_porcentaje_declinaron + m_error_95_decl) # Calculamos los intervalos de confianza de cada cajero promedio_total_cajero1 /= numero_simulaciones promedio_total_cajero2 /= numero_simulaciones promedio_total_cajero3 /= numero_simulaciones promedio_total_cajero4 /= numero_simulaciones m_error_95_cajero1 = error_95_prcnt(lista_cajero1, promedio_total_cajero1) m_error_95_cajero2 = error_95_prcnt(lista_cajero2, promedio_total_cajero2) m_error_95_cajero3 = error_95_prcnt(lista_cajero3, promedio_total_cajero3) m_error_95_cajero4 = error_95_prcnt(lista_cajero4, promedio_total_cajero4) print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento del tiempo desocupado del :" print "----------------------------------------------------------------------" print " Cajero1: (%f,%f)" % (promedio_total_cajero1 - m_error_95_cajero1, promedio_total_cajero1 + m_error_95_cajero1) print " Cajero2: (%f,%f)" % (promedio_total_cajero2 - m_error_95_cajero2, promedio_total_cajero2 + m_error_95_cajero2) print " Cajero3: (%f,%f)" % (promedio_total_cajero3 - m_error_95_cajero3, promedio_total_cajero3 + m_error_95_cajero3) print " Cajero4: (%f,%f)" % (promedio_total_cajero4 - m_error_95_cajero4, promedio_total_cajero4 + m_error_95_cajero4) print "----------------------------------------------------------------------"
def problema(numero_simulaciones): print "********************************** Problema 1 **********************************" tiempoMax = 450 servidoresMax = 4 declinaronArray = [] esperanzaArray = [] promedioDeclinaron = 0 promedioEsperanza = 0 promedioCajero1 = 0 promedioCajero2 = 0 promedioCajero3 = 0 promedioCajero4 = 0 cajero1Array = [] cajero2Array = [] cajero3Array = [] cajero4Array = [] print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "Parametros: " print "tiempoMax %d" % (tiempoMax) print "servidoresMax %d" % (servidoresMax) print "" for i in range(numero_simulaciones): x = iniciar_simulacion(tiempoMax, servidoresMax) declinaronArray.append(x[0]) esperanzaArray.append(x[1]) promedioDeclinaron += x[0] promedioEsperanza += x[1] cajero1Array.append(x[2][0]) cajero2Array.append(x[2][1]) cajero3Array.append(x[2][2]) cajero4Array.append(x[2][3]) promedioCajero1 += x[2][0] promedioCajero2 += x[2][1] promedioCajero3 += x[2][2] promedioCajero4 += x[2][3] promedioDeclinaron /= numero_simulaciones promedioEsperanza /= numero_simulaciones m_error_95_esp = error_95_prcnt(esperanzaArray, promedioEsperanza) print "" print "El tiempo esperado que un cliente pasa en el sistema es: %0.2f" % ( promedioEsperanza) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de la esperanza esta entre %0.4f y %0.4f" % ( promedioEsperanza - m_error_95_esp, promedioEsperanza + m_error_95_esp) m_error_95_decl = error_95_prcnt(declinaronArray, promedioDeclinaron) print "" print "El promedio de porcentaje en que declinaron es: %0.2f" % ( promedioDeclinaron) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de la declinación esta entre %f y %f" % ( promedioDeclinaron - m_error_95_decl, promedioDeclinaron + m_error_95_decl) promedioCajero1 /= numero_simulaciones promedioCajero2 /= numero_simulaciones promedioCajero3 /= numero_simulaciones promedioCajero4 /= numero_simulaciones m_error_95_cajero1 = error_95_prcnt(cajero1Array, promedioCajero1) m_error_95_cajero2 = error_95_prcnt(cajero2Array, promedioCajero2) m_error_95_cajero3 = error_95_prcnt(cajero3Array, promedioCajero3) m_error_95_cajero4 = error_95_prcnt(cajero4Array, promedioCajero4) print "" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento del tiempo desocupado del :" print "*primer cajero: (%f,%f)" % (promedioCajero1 - m_error_95_cajero1, promedioCajero1 + m_error_95_cajero1) print "*segundo cajero: (%f,%f)" % (promedioCajero2 - m_error_95_cajero2, promedioCajero2 + m_error_95_cajero2) print "*tercer cajero: (%f,%f)" % (promedioCajero3 - m_error_95_cajero3, promedioCajero3 + m_error_95_cajero3) print "*cuarto cajero: (%f,%f)" % (promedioCajero4 - m_error_95_cajero4, promedioCajero4 + m_error_95_cajero4)
def problema(numero_simulaciones): print "" print "********************************************************************************" print "********************************** Problema 2 **********************************" print "********************************************************************************" print "" maximo_de_tiempo = 200 maximo_servidores = 4 lista_porcentaje_declinaron = [] lista_esperanza_cliente = [] promedio_total_porcentaje_declinaron = 0 promedio_total_esperanza_cliente = 0 promedio_total_cajeros1_lista = 0 promedio_total_cajeros2_lista = 0 promedio_total_cajeros3_lista = 0 promedio_total_cajeros4_lista = 0 lista_cajeros1 = [] lista_cajeros2 = [] lista_cajeros3 = [] lista_cajeros4 = [] print "----------------------------------------------------------------" print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "----------------------------------------------------------------" print "Parametros: " print "----------------------------------------------------------------" print "(a) tiempo_maximo %d" % (maximo_de_tiempo) print "(b) maximo_servidores %d" % (maximo_servidores) print "----------------------------------------------------------------" print "" for i in range(numero_simulaciones): x = iniciar_simulacion(maximo_de_tiempo, maximo_servidores) lista_porcentaje_declinaron.append(x[0]) lista_esperanza_cliente.append(x[1]) lista_cajeros1.append(x[2]) lista_cajeros2.append(x[3]) lista_cajeros3.append(x[4]) lista_cajeros4.append(x[5]) promedio_total_porcentaje_declinaron += x[0] promedio_total_esperanza_cliente += x[1] promedio_total_cajeros1_lista += x[2] promedio_total_cajeros2_lista += x[3] promedio_total_cajeros3_lista += x[4] promedio_total_cajeros4_lista += x[5] promedio_total_porcentaje_declinaron /= numero_simulaciones promedio_total_esperanza_cliente /= numero_simulaciones promedio_total_cajeros1_lista /= numero_simulaciones promedio_total_cajeros2_lista /= numero_simulaciones promedio_total_cajeros3_lista /= numero_simulaciones promedio_total_cajeros4_lista /= numero_simulaciones m_error_95_decl = error_95_prcnt(lista_porcentaje_declinaron, promedio_total_porcentaje_declinaron) print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El promedio de porcentaje de declinación TOTAL es: %0.2f" % ( promedio_total_porcentaje_declinaron) print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de la declinación esta entre %f y %f" % ( promedio_total_porcentaje_declinaron - m_error_95_decl, promedio_total_porcentaje_declinaron + m_error_95_decl) print "----------------------------------------------------------------------" print "" m_error_95_esp = error_95_prcnt(lista_esperanza_cliente, promedio_total_esperanza_cliente) print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El tiempo esperado que un cliente pasa en el sistema TOTAL es: %0.2f" % ( promedio_total_esperanza_cliente) print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de la esperanza esta entre %0.4f y %0.4f" % ( promedio_total_esperanza_cliente - m_error_95_esp, promedio_total_esperanza_cliente + m_error_95_esp) print "----------------------------------------------------------------------" print "" promedio_total_cajerosd_lista = [ promedio_total_cajeros1_lista, promedio_total_cajeros2_lista, promedio_total_cajeros3_lista, promedio_total_cajeros4_lista ] lista_cajeros = [ lista_cajeros1, lista_cajeros2, lista_cajeros3, lista_cajeros4 ] for i in range(maximo_servidores): m_error_95_esp = error_95_prcnt(lista_cajeros[i], promedio_total_cajerosd_lista[i]) print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El tiempo esperado de porcentaje de desocupacion del cajero %d TOTAL es: %0.2f" % ( i, promedio_total_cajerosd_lista[i]) print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de este cajero esta entre %0.4f y %0.4f" % ( promedio_total_cajerosd_lista[i] - m_error_95_esp, promedio_total_cajerosd_lista[i] + m_error_95_esp) print "----------------------------------------------------------------------" print ""
def problema(numero_simulaciones): print "********************************** Problema 2 **********************************" tiempoMax = 450 servidoresMax = 4 declinaronArray = [] esperanzaArray = [] promedioDeclinaron = 0 promedioEsperanza = 0 promedioCajero1 = 0 promedioCajero2 = 0 promedioCajero3 = 0 promedioCajero4 = 0 cajero1Array = [] cajero2Array = [] cajero3Array = [] cajero4Array = [] print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "Parametros: " print "tiempoMax %d" % (tiempoMax) print "servidoresMax %d" % (servidoresMax) print "" for i in range(numero_simulaciones): x = iniciar_simulacion(tiempoMax, servidoresMax) declinaronArray.append(x[0]) esperanzaArray.append(x[1]) cajero1Array.append(x[2]) cajero2Array.append(x[3]) cajero3Array.append(x[4]) cajero4Array.append(x[5]) promedioDeclinaron += x[0] promedioEsperanza += x[1] promedioCajero1 += x[2] promedioCajero2 += x[3] promedioCajero3 += x[4] promedioCajero4 += x[5] promedioDeclinaron /= numero_simulaciones promedioEsperanza /= numero_simulaciones promedioCajero1 /= numero_simulaciones promedioCajero2 /= numero_simulaciones promedioCajero3 /= numero_simulaciones promedioCajero4 /= numero_simulaciones m_error_95_decl = error_95_prcnt(declinaronArray, promedioDeclinaron) print "" print "El promedio de porcentaje de declinación TOTAL es: %0.2f" % ( promedioDeclinaron) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de la declinación esta entre %f y %f" % ( promedioDeclinaron - m_error_95_decl, promedioDeclinaron + m_error_95_decl) print "" m_error_95_esp = error_95_prcnt(esperanzaArray, promedioEsperanza) print "" print "El tiempo esperado que un cliente pasa en el sistema TOTAL es: %0.2f" % ( promedioEsperanza) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de la esperanza esta entre %0.4f y %0.4f" % ( promedioEsperanza - m_error_95_esp, promedioEsperanza + m_error_95_esp) print "" promedioCajerosTotal = [ promedioCajero1, promedioCajero2, promedioCajero3, promedioCajero4 ] cajeros = [cajero1Array, cajero2Array, cajero3Array, cajero4Array] for i in range(servidoresMax): m_error_95_esp = error_95_prcnt(lista_cajeros[i], promedioCajerosTotal[i]) print "" print "El tiempo esperado de porcentaje de desocupacion del cajero %d TOTAL es: %0.2f" % ( i, promedioCajerosTotal[i]) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de este cajero esta entre %0.4f y %0.4f" % ( promedioCajerosTotal[i] - m_error_95_esp, promedioCajerosTotal[i] + m_error_95_esp) print ""
def problema(numero_simulaciones=1): print "" print "********************************************************************************" print "********************************** Problema 9 **********************************" print "********************************************************************************" print "" maximo_de_tiempo = 2000 lista_num_trabajos = [] lista_interrup_a = [] lista_esperanza_trabajo = [] prom_num_trabajos = 0 prom_interrup_a = 0 prom_esperanza_trabajo = 0 print "----------------------------------------------------------------" print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "----------------------------------------------------------------" print "Parametros: " print "----------------------------------------------------------------" print "(a) maximo_de_tiempo %d" % (maximo_de_tiempo) for i in range(numero_simulaciones): x = iniciar_simulacion(maximo_de_tiempo) lista_num_trabajos.append(x[0]) lista_interrup_a.append(x[1]) lista_esperanza_trabajo.append(x[2]) prom_num_trabajos += x[0] prom_interrup_a += x[1] prom_esperanza_trabajo += x[2] prom_num_trabajos /= numero_simulaciones prom_interrup_a /= numero_simulaciones prom_esperanza_trabajo /= numero_simulaciones m_error_95_decl = error_95_prcnt(lista_num_trabajos, prom_num_trabajos) print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El promedio TOTAL de trabajos en el taller en cualquier momento es: %0.2f" % (prom_num_trabajos) print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento del promedio de trabajos esta entre %f y %f" % (prom_num_trabajos - m_error_95_decl, prom_num_trabajos + m_error_95_decl) print "----------------------------------------------------------------------" print "" m_error_95_decl = error_95_prcnt(lista_interrup_a, prom_interrup_a) print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El promedio TOTAL del porcentaje de tiempo que se para el centro A por falta de espacio en la cola del centro B es: %0.2f" % (prom_interrup_a) print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de este porcentaje esta entre %f y %f" % (prom_interrup_a - m_error_95_decl, prom_interrup_a + m_error_95_decl) print "----------------------------------------------------------------------" print "" m_error_95_decl = error_95_prcnt(lista_esperanza_trabajo, prom_esperanza_trabajo) print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El promedio TOTAL esperado de la terminacion del trabajo es: %0.2f" % (prom_esperanza_trabajo) print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de la terminacion del trabajo esta entre %f y %f" % (prom_esperanza_trabajo - m_error_95_decl, prom_esperanza_trabajo + m_error_95_decl) print "----------------------------------------------------------------------" print ""
def problema(numero_simulaciones): print "" print "********************************************************************************" print "********************************** Problema 7 **********************************" print "********************************************************************************" print "" MAXIMO_DIAS = 60 Q = 100 acum_reorden = 0 acum_costo_unidades = 0 print "----------------------------------------------------------------" print "------------------- Preparando la simulacion! ------------------" print "----------------------------------------------------------------" print "Parametros: " print "----------------------------------------------------------------" print "(a) maximo_dias %d" % (MAXIMO_DIAS) print "(b) maximo_punto_reorden %d" % (Q) print "----------------------------------------------------------------" print "" print "----------------------------------------------------------------" print "------------------- Iniciando la simulacion! -------------------" print "----------------------------------------------------------------" print "" lista_reorden = [] lista_costo_unidades = [] for i in range(numero_simulaciones): result = iniciar_simulacion(MAXIMO_DIAS,Q) acum_reorden += result[0] lista_reorden.append(result[0]) acum_costo_unidades += result[1] lista_costo_unidades.append(result[1]) # Calculamos la media del punto de reorden optimo y de la sunidades de costo media_reorden = acum_reorden/numero_simulaciones media_costo_unidades = acum_costo_unidades/numero_simulaciones # Calculamos el margen de error del punto de reorden optimo y de las unidades de costo m_error_95_reorden = error_95_prcnt( lista_reorden, media_reorden) m_error_95_costo_unidades = error_95_prcnt( lista_costo_unidades, media_costo_unidades) print "----------------------------------------------------------------" print "---------------- Se ha terminado la simulacion! ----------------" print "----------------------------------------------------------------" print "Analisis de resultados: " print "----------------------------------------------------------------" print "(a) El punto de reorden optimo es %d unidades con costo $%d " % (media_reorden, media_costo_unidades) print "---------------------------------------------------------------- " print "" print "----------------------------------------------------------------" print "Intervalo de Confianza: " print "----------------------------------------------------------------" print "" print "----------------------------------------------------------------------" print "El intervalo de confianza de 95 por ciento del punto de reorden optimo esta entre (%f , %f)" % (media_reorden-m_error_95_reorden,media_reorden+m_error_95_reorden) print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de las unidades de costo esta entre (%f , %f)" % (media_costo_unidades-m_error_95_costo_unidades,media_costo_unidades+m_error_95_costo_unidades) print "----------------------------------------------------------------------" print ""