Tutorial en español para solucionar casos de simulación de forma analítica y luego en computador utilizando el software AnyLogic en su versión gratuita (PLE 7.2) Para mayor información u obtener el código por favor visite el siguiente sitio http://agiltools.com/blogsp/tutoriales/ple_colas1/

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.