Tutorial AnyLogic PLE: Colas 1

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Information about Tutorial AnyLogic PLE: Colas 1

Published on January 23, 2016

Author: GilJGH

Source: slideshare.net

1. Tutorial 1: Taller de mecánica Enunciado Unos mecánicoslleganaunamediade 10 por hora a recogerpiezasde repuesto.Estaspiezasse lasda un dependiente pagadoa$5/hora y que tarda como media5 minen servir,Cadahora que tiene que esperarun mecánico(enel sistema) le cuestaal taller$10. Queremossabersi merece lapenacontratar a un ayudante del dependiente,pagadocon$4/hora, de formaque el tiempomediode serviciose reduzcaa 4 min SoluciónAnalítica Tenemosdosopciones:  Sinayudante:1/1 = 5 min = 1/12 h  Con ayudante:1/2 = 4 min= 1/15 h En amboscasos,  = 10 clientes/h  Opción1 (sinayudante): Por tanto,perdemos5·($10/h) = $50/h  Opción2 (conayudante): Por tanto,perdemos2·($10/h) = $20/h debidoa laesperade losmecánicos,Perotambiénperdemos $4/h debidoal sueldodel ayudante,Portanto,laspérdidastotalesson$24/h Análisisfinal:En la opción1 perdemos$50/hy en laopción2 perdemos$24/h,con lo cual la más ventajosaeslaopción2. Soluciónen AnyLogic Iniciamos creando un nuevo proyecto y lo nombramos PLE Colas1 cambiando la unidad de tiempo por defecto a minutos (ver imagen). mecánicos5 12 10 1 12 10 1 ; 12 10 1 1 11         L mecánicos2 15 10 1 15 10 1 ; 15 10 1 1 12         L

2. A continuación agregamos los elementos Source, Queue, Delay y Sink de la librería de procesos y los conectamos en secuencia. Adicionalmente agregamos una variable de tipo doble y la llamamos averageL, un parámetro de tipo doble llamado tDelay, y una estadística que llamaremos L como se muestra en la imagen inferior. Cambiamoslaspropiedadesde Source paraactualizarla estadísticacada que unnuevoagente llegue al sistemahaciendo que laestadísticacapture lacantidadtotal de unidadestantoencolacomo en servicio.

3. Por otra parte cambiamoslaspropiedadesdel objetoDelayparaajustarel tiempode servicio,loque nos permite compararentre laopción1 y laopción2 (siny con ayudante).Este parámetroserátransferido desde lapantallade inicio. En la pantallade simulaciónprincipal incluimosuntextodonde transcribimosel enunciado,un deslizador(slider) que controlael tiempode atenciónyunavariable tipodoble que conectaremosal slider.Laimageninferiormuestratodosloselementosde estapantalla.

4. Así mismolaimagensiguientemuestralaspropiedadesdel sliderdonde se vinculaconlavariable tDelay y se le asignanlímite inferiorysuperior. En cuanto a las propiedadesde lasimulación,se debe vincular la variable local tDelay con el parámetro principal del mismonombre.El tiempo de simulación será 50,000 minutos (poco menos de 35 días) a la máximavelocidadposibleyse indicaque el experimentoesaleatorionorepetible (ver imagen inferior)

5. Cuandoejecutamoslasimulacióndebemosobservarunapantallacomolapresentadaenlaparte inferior.

6. Al finalizarlasimulaciónobtendremosel valorpromediode unidadesenel tallerenel promediodel estadísticoL. Estosin embargoesel resultadode unaúnicasimulación.

7. Para obtenerresultadosmásconfiablesel usuariotienedosposibilidades,obienejecutamuchasveces la mismasimulaciónytomanotade losresultadosparaluegopromediarlos,opuede crearun experimentoadicional dondese realicenmúltiplesrepeticionesdel mismoexperimentocondiferentes semillasaleatorias.Estose hace mediante lavariaciónde parámetros(File –New –Experiment, seleccionandoParametersVariationcomose muestraenlaimageninferior)

8. En él crearemosunexperimentode tipolibre (free form) endonde controlaremoslavariable tDelay mediante uncombo(verimagensiguiente)

9. El comboactualizael valorde lavariable tAtencionconvaloresde 4o 5 (verpropiedadesenlaimagen siguiente)

10. Las propiedadesdel experimentoincluyen1,000 repeticiones,aleatoriedadynorepeticiones(ver siguientesimágenes) Finalmente,actualizamoslasaccionespersonalizadasenJavapararesetearla estadísticaantesde cada corrida de simulaciónytransferirlavariable antesde iniciar.Al finalizarel experimentoleemosel valor del estadísticoL ylo agregamosal estadísticolocal,loque nospermite evaluarel valormediode la cantidadde agentesenel sistemade todoslos1,000 experimentos.

11. Luegode ejecutarla simulaciónpodemosconocerel valordel estadísticocomose muestraenlasdos imágenesinferiores. En estaocasiónencontramosque losresultadosporsimulaciónsonsimilares alosresultadosobtenidos de manera analítica,con 5 y 2 mecánicospara lasopcionessinycon ayudante respectivamente.

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