Esempio n. 1
0
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 ""
Esempio n. 2
0
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 ""
Esempio n. 3
0
def problema(numero_simulaciones):

    print ""
    print "********************************** Problema 7 **********************************"
    print ""

    diasMax = 60
    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_95Reorden = error_95_prcnt( reordenArray, mediaReorden)
    m_error_95RostoPorUnidad = error_95_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 95 por ciento del punto de reorden optimo esta entre (%f , %f)" % (mediaReorden-m_error_95Reorden,mediaReorden+m_error_95Reorden)
    print "El intervalo de confianza de 95 por ciento de las unidades de costo esta entre (%f , %f)" % (mediaCostoPorUnidad-m_error_95RostoPorUnidad,mediaCostoPorUnidad+m_error_95RostoPorUnidad)
    print ""
Esempio n. 4
0
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)
Esempio n. 5
0
def problema(numero_simulaciones=1):

    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_95 = error_95_prcnt(ventasArray, promedio)

    print ""
    print "El promedio de ventas TOTAL es: %f" % (promedio)

    print "El intervalo de confianza de 95 por ciento esta entre %f y %f" % (
        promedio - m_error_95, promedio + m_error_95)
    print ""
Esempio n. 6
0
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 ""
Esempio n. 7
0
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 ""
Esempio n. 8
0
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 "----------------------------------------------------------------------"
Esempio n. 9
0
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)
Esempio n. 10
0
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 ""
Esempio n. 11
0
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 ""
Esempio n. 12
0
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 ""
Esempio n. 13
0
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 ""