Simulación de Modelos Estáticos II

En una oficina pública los empleados administrativos trabajan 7 horas diarias. En caso de que no se haya finalizado el trabajo del día, los empleados se quedan a cumplir horas extras, por las que cobran un 60% más que las horas normales. El número de horas de trabajo diario es una variable aleatoria continua con distribución:
 

Se trata de determinar, mediante simulación, cuál es la cantidad de empleados que debe tener la oficina, de modo de minimizar el costo total esperado.
El programa debe simular el costo diario en personal para cada cantidad fija de empleados, y dar el intervalo de confianza para el costo esperado, y un análisis descriptivo de los resultados para la política óptima.

Un almacenero compra diariamente el pan a un precio de $0.30 el kg., y lo vende a $0.45 el kg. En caso de que un día no venda todo el pan, su proveedor se lo recibe al otro día a un precio de $0.10.
Suponga que la demanda de pan es una variable aleatoria con distribución binomial y parámetros n=20 y p=0.8. Se trata de determinar, mediante simulación, la cantidad diaria a pedir por día de modo de maximizar la ganancia esperada.
El programa debe simular la ganancia para cada cantidad pedida, y dar como salida el intervalo de confianza para la ganancia esperada, y un análisis descriptivo de los resultados para la cantidad óptima.

Un fabricante debe decidir sobre la compra de una máquina, y se le presentan dos marcas alternativas: una de ellas produce el 96% de artículos buenos, y el resto defectuosos, y la ganancia por artículo bueno es de  $5. La otra máquina produce el 84% de artículos buenos, y la ganancia por este tipo de artículos es $6. En ambos casos, la producción de un artículo defectuosos implica una pérdida de $2.
Se trata de determinar, mediante simulación, cuál de las dos máquinas maximiza la ganancia esperada. El programa debe simular las ganancias diarias del fabricante con cada máquina, y dar como salida el intervalo de confianza para la ganancia esperada, y un análisis descriptivo de los resultados para la política óptima.

En la asociación de propietarios de taxis, al discutir la nueva tarifa se presentan dos propuestas: a) cobrar $1 la bajada de bandera y $0.25 cada 90 metros; b) cobrar $0.75 de bajada de bandera y $0.30 cada 90 metros.
La distancia en kilómetros recorrida por viaje es una variable aleatoria con distribución gamma y parámetros r=2 y l = 1.
Se trata de determinar, mediante simulación, cuál de las dos alternativas maximiza el ingreso por viaje. El programa debe simular los ingresos por viaje, y dar como salida el intervalo de confianza para el ingreso esperado, y un análisis descriptivo de los resultados para la tarifa óptima.

El centro de cómputos de una empresa debe proveer la información A, con probabilidad 0,25 de ser solicitada (por día). Además, debe proveer la información B, con probabilidad 0,20 de ser solicitada (por día). Las solicitudes de las informaciones A y B son independientes entre sí. Dado que en cada una de las dos informaciones hay datos que son comunes, se presentan dos opciones:

1. Emitir dos listados, uno para cada información. El A tendría una longitud de 3 hojas, y el B, de 2 hojas.
2. Emitir un solo listado, cuando sea solicitada la información A, la B, o ambas. Este único listado sería de 4 hojas.

Una Empresa de banquetes cuenta con un plantel fijo de mozos, que cobran $20 por día. Si es necesario, contrata mozos auxiliares, que cobran $40 por día. La cantidad de mozos necesarios por día tiene distribución Geométrica con parámetro p=0.18. Se trata de determinar, mediante simulación, la cantidad de mozos fijos que minimiza el costo esperado.
El programa debe simular el costo diario en mozos de la empresa, y dar como salida el intervalo de confianza para el costo esperado, con un análisis descriptivo de los resultados para la cantidad óptima de mozos.

El administrador de un edificio debe decidir si contrata o no, para este año, el service de los ascensores, que tiene un costo anual de $750. Suponga que la cantidad de roturas (X) por año es una variable aleatoria con función densidad de probabilidades dada por:
 
 

x	0	1	2	3	4	5
P[X=x]	0.28	0.24	0.20	0.16	0.08	0.04

Además, el costo (Y), en pesos, de reparación por rotura tiene función densidad de probabilidades dada por la distribución triangular, con parámetros:

Se trata de determinar, mediante simulación, cuál de las dos opciones, contratar o no el service, minimiza el costo esperado.

El programa debe simular el costo anual en reparaciones, y dar como salida el intervalo de confianza para el costo anual esperado, con un análisis descriptivo de los resultados para el caso de no contratar el service.