Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1995 |
| Autor(a) principal: |
Chitta, Silvia Maria Prado |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042018-141428/
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Resumo: |
O propósito deste trabalho é fazer uma análise Bayesiana conjugada e utilizar métodos amostrais na teoria de filas, em particular para os sistemas M/M/1, M/M/1/k, M/M/c e M/M/ ∞. Nosso maior interesse reside no estudo das chamadas medidas de desempenho: número de usuários no sistema e na fila, tempo de permanência no sistema e na fila e comprimento do período ocioso e ocupado, pois são essas medidas que nos fornecem o comportamento do sistema. Concentramos a atenção nas distribuições preditivas das medidas de desempenho. Na análise Bayesiana conjugada, mostramos que a escolha da priori é fundamental para que tenhamos distribuições preditivas com momentos. Mas esta escolha nem sempre é feita de maneira natural, e notamos que a análise Bayesiana conjugada pode se mostrar bastante complexa. Para evitarmos os problemas surgidos com a análise Bayesiana conjugada, sugerimos a utilização de métodos amostrais, através de uma técnica bastante original. Com o algoritmo Sampling-Importance-Resampling (SIR) simulamos as distribuições preditivas das medidas de desempenho. Com o histograma de Berger determinamos a informação a priori de p (intensidade de tráfego), que pode ser feito via MINITAB. Para a utilização deste procedimento necessitamos somente da informação a priori da intensidade de tráfego. |
