Consulte las páginas 18-20 del artículo al que se hace referencia en el pie de página de la sección 2.2 que describe un estudio de IO realizado para el Rijkswaterstaat, de Holanda. Describa una lección importante aprendida con la validación del modelo en este estudio.

lunes, 1 de agosto de 2016

Procesos Estocásticos (II)

Como ejemplo, considérese el siguiente problema de inventarios. Una tienda de cámaras tiene en almacén un modelo especial de cámara que se puede ordenar cada semana. Sean D1, D2,.....las demandas de esta camára durante la primera, segunda, ....., semana, respectivamente. Se supone que las Di son variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas que tienen una distribución de probabilidad conocida. Sea Xo el número de cámaras que se tiene en el momento de iniciar el proceso, X1 el número de cámaras que se tienen al final de la semana uno, X2 el número de cámaras al final de la semana dos, etc. Supóngase que Xo = 3. El sábado en la noche la tienda hace un pedido que le entregan en el momento de abrir la tienda el lunes. La tienda usa la siguiente politica (s, S) para ordenar: si el número de cámaras en inventario al final de la semana es menor que s = 1 (no hay cámaras) ordena (hasta) S = 3. De otra manera, no coloca la orden (si se cuenta con una o más cámaras en el almacén, no se hace el pedido). Se supone que las ventas se pierden cuando la demanda excede el inventario. Entonces, {Xt} para t = 0,1.... es un proceso estocástico de la forma que se acaba de describir. Los estados posibles del proceso son los enteros 0,1,2,3 que se representan el número posible de cámaras en inventario al final de la semana. De hecho, es claro que las variables aleatorias Xt son dependientes y se pueden evaluar en forma iterativa por medio de la expresión


para t = 0, 1, 2,.... Este ejemplo se usará con propósitos ilustrativos a lo largo de muchas de las secciones que siguen. La sección 15.3 define con más detalle el tipo de procesos estocásticos que se analizarán en este capítulo.

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