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Abstract(s)
Este trabalho tem como objetivo geral propor um modelo probabilístico que possibilite
estimativas sobre congestionamento e demanda de tráfego telefônico e está dividido em duas
partes. Na primeira parte, uma abordagem exploratória, é apresentado um método numérico e
dois métodos de simulação: simulação estática (Monte Carlo) e simulação dinâmica (eventos
discretos), para calcular congestionamento em um determinado período de observação,
utilizando apenas dois dados de entrada: o tempo total de ocupação e a quantidade de meios
disponíveis para escoamento de chamadas, através da Fórmula B de Erlang para sistemas de
perda, que tem origem no processo estocástico de nascimento e morte “número de meios
ocupados em determinado instante”. Os resultados de congestionamento obtidos por método
numérico e simulação se apresentaram bastante próximos. Além da medida de
congestionamento, são apresentadas outras medidas de tráfego que vão compor uma grade
mínima de indicadores operacionais para a gestão do tráfego telefônico. Na segunda parte, de
natureza confirmatória, são feitos testes de aderência sobre o processo de chegadas e sobre a
distribuição do tempo de ocupação dos meios, que são dois pressupostos básicos de um sistema
de perda (loss system) o qual consiste em um modelo de fila markoviano onde não há espera,
ou seja, quando todos os meios estão ocupados uma nova tentativa é perdida. Nos testes de
aderência, sobretudo com respeito ao processo de chegadas, não houve rejeição da hipótese
inicial 𝐻0: “as chegadas / unidade de tempo tem distribuição de Poisson”. Já com respeito à
distribuição dos tempos de ocupação, não foi observada uma aderência forte à distribuição
Exponencial em pesquisas de rotas onde escoam chamadas de naturezas distintas, tais como as
rotas de tráfego interurbano (de longa distância) onde trafegam chamadas interurbanas de fixo
para fixo, sempre de maior duração, misturadas com chamadas que têm um telefone celular em
uma das pontas, sendo estas em geral de menor duração
The objective of this dissertation is to propose a probabilistic model that allows estimates congestion and telephone traffic demand. This work is divided into two parts. In the first part, an exploratory approach, a numerical method and two simulation methods are presented: static simulation (Monte Carlo) and dynamic simulation (discrete events), to calculate congestion in a given observation period, using only two input data: the total occupation time and the amount of devices (circuits or channels) available for flow of calls, through the Erlang Formula B for loss systems, model that originates from the stochastic process of birth and death "number of circuits occupied at a given time". The congestion results obtained by the numerical method and simulation were very close. In addition to the congestion measure, other traffic measures are presented that will compose a minimum grid of operational indicators for the management of telephone traffic. In a second part, confirmatory approach, adherence tests are made on the arrival process and on the distribution of the occupation time, which are two basic assumptions of a loss system, which consists of a model Markovian queue where there is no waiting, that is, when all circuits are occupied a new attempt to place the call is lost. In the adherence tests, especially regarding the arrivals process, there was no rejection of the initial hypothesis 𝐻0: “arrivals per time unit has Poisson distribution”. Regarding the distribution of occupancy times, there was no strong adherence to Exponential distribution in surveys of routes where calls of different natures are flowing, such as long distance traffic routes where long distance calls from fixed to fixed , always of longer duration, mixed with calls that have a cell phone at the origin or destination, which are generally of shorter duration.
The objective of this dissertation is to propose a probabilistic model that allows estimates congestion and telephone traffic demand. This work is divided into two parts. In the first part, an exploratory approach, a numerical method and two simulation methods are presented: static simulation (Monte Carlo) and dynamic simulation (discrete events), to calculate congestion in a given observation period, using only two input data: the total occupation time and the amount of devices (circuits or channels) available for flow of calls, through the Erlang Formula B for loss systems, model that originates from the stochastic process of birth and death "number of circuits occupied at a given time". The congestion results obtained by the numerical method and simulation were very close. In addition to the congestion measure, other traffic measures are presented that will compose a minimum grid of operational indicators for the management of telephone traffic. In a second part, confirmatory approach, adherence tests are made on the arrival process and on the distribution of the occupation time, which are two basic assumptions of a loss system, which consists of a model Markovian queue where there is no waiting, that is, when all circuits are occupied a new attempt to place the call is lost. In the adherence tests, especially regarding the arrivals process, there was no rejection of the initial hypothesis 𝐻0: “arrivals per time unit has Poisson distribution”. Regarding the distribution of occupancy times, there was no strong adherence to Exponential distribution in surveys of routes where calls of different natures are flowing, such as long distance traffic routes where long distance calls from fixed to fixed , always of longer duration, mixed with calls that have a cell phone at the origin or destination, which are generally of shorter duration.
Description
Keywords
Processo estocástico Tráfego telefónico Método Monte Carlo Modelo Erlang Simulação computacional Stochastic process of birth and death Erlang model for loss systems Computer simulation
Citation
Sampaio, Paulo Celso - Administração de tráfego telefônico [Em linha]: utilização de método numérico e simulação para estimar congestionamento e demanda de tráfego em sistemas de perda (loss systems). Lisboa: [s.n.], 2020. 135 p.