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 ""