Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer

Vol. 14 No. 2 (2024)
Julio-Diciembre

Articles

Queuing theory in research practice: generation of probabilistic models for waiting lines

https://doi.org/10.19053/uptc.20278306.v14.n2.2024.17811

Published 2024-07-15

Víctor Miguel Angel Burbano-Pantoja
Pedagogical and Technological University of Colombia, Tunja, Colombia image/svg+xml

Margoth Adriana Valdivieso-Miranda
Pedagogical and Technological University of Colombia, Tunja, Colombia image/svg+xml

Angela Saray Burbano-Valdivieso
Pedagogical and Technological University of Colombia, Tunja, Colombia image/svg+xml

Abstract

The generation and application of probabilistic models are required to make assertive decisions based on data associated with user access and service times in various organizations. The objective was to analyze the waiting line system of the central library of a university, using parameters designed to measure its performance. The methodology included quantitative techniques focused on a cross-sectional design. The information was collected with an observation grid and counting the number of students who entered the library in 10 minute periods to carry out consultation activities. Probability models were adjusted with the data to describe the operation of the system. The results showed that it operated stably, with short waiting times and relevant service times. It was concluded that the analyzed library system achieved a high percentage (89.06%) of use by the students during the observed hours.

Keywords

queuing theory, probability models, performance measures, forecast

PDF (Español)

Author Biography

Víctor Miguel Angel Burbano-Pantoja

Licenciado en Matemáticas, Magíster en Ciencias-estadística, Doctor en Ciencias de la Educación

Margoth Adriana Valdivieso-Miranda

Licenciada en Matemáticas, Magíster en Ciencias-estadística

Angela Saray Burbano-Valdivieso

Bióloga, Maestrante en Ciencias-Biología, Tecnóloga en programación de sistemas

References

  1. Aarthi, S., & Shanmugasundari, M. (2023). Comparison of single server queuing performance measures using fuzzy queuing models and intuitionistic fuzzy queuing models with infinite capacity. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 44(3), 4733-4746. DOI: https://doi.org/10.3233/JIFS-221367
  2. Alcívar, G. P., Merchán, S. M., Vásquez, O. S., & Alcívar, B. L. (2022). Teoría de colas y optimización de proceso de atención al usuario. AlfaPublicaciones, 4(3), 22-38. https://doi.org/10.33262/ap.v4i3.221 DOI: https://doi.org/10.33262/ap.v4i3.221
  3. Arroyo, I., Bravo, L. C., Llinás, H., & Muñoz, F. L. (2014). Distribuciones Poisson y Gamma: una discreta y continua relación. Prospectiva, 12(1), 99-107. DOI: https://doi.org/10.15665/rp.v12i1.156
  4. Barrera, M. M., Fernández, F. H., & Duarte, J. E. (2017). Aprendizaje basado en proyectos colaborativos mediados por TIC para el desarrollo de competencias en estadística. Saber, Ciencia y Libertad, 12(2), 220-232. DOI: https://doi.org/10.18041/2382-3240/saber.2017v12n2.1590
  5. Burbano, V., Valdivieso, M., & Burbano, A. (2019). Confiabilidad: un enfoque paramétrico en la práctica investigativa. Tunja, Colombia: Editorial UPTC. DOI: https://doi.org/10.19053/9789586603683
  6. Burbano-Pantoja, V. M. Á., Valdivieso-Miranda, M. A., & Burbano-Valdivieso, Á. S. (2022). Modelos estadísticos no paramétricos en los libros de texto del nivel universitario. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 12(2), 265-278. https://doi.org/10.19053/20278306.v12.n2.2022.15270 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v12.n2.2022.15270
  7. Canyakmaz, C., & Boyaci, T. (2023). Queueing systems with rationally inattentive customers. Manufacturing & Service Operations Management, 25(1), 266-287. DOI: https://doi.org/10.1287/msom.2021.1032
  8. Choi, T. M., Guo, S., Liu, N., & Shi, X. (2020). Optimal pricing in on-demand-service-platform-operations with hired agents and risk-sensitive customers in the blockchain era. European Journal of Operational Research, 284(3), 1031-1042. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.01.049
  9. Do, Q. H., Kim, T. Y., & Wang, X. (2023). Effects of logistics service quality and price fairness on customer repurchase intention: The moderating role of cross-border e-commerce experiences. Journal of Retailing and Consumer Services, 70, 103165. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2022.103165
  10. Entriger, T. C. (2020). Simulation and analysis of queues in banks: A case study of an agency in the Southern State of Rio de Janeiro. Independent Journal of Management & Production, 11(3), 892-907. https://doi.org/10.14807/ijmp.v11i3.1074 DOI: https://doi.org/10.14807/ijmp.v11i3.1074
  11. Gao, S., Kobayashi, T., Tajiri, A., Liu, H., & Ota, J. (2023). Throughput evaluation of AGV transportation systems based on queueing modeling and AGV route decomposition. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 237(6-7), 1024-1035. DOI: https://doi.org/10.1177/09544054221111906
  12. García, B., Coronado, A., & Giraldo, A. (2017). Implementación de un modelo teórico a Priori de competencia matemática asociado al aprendizaje de un objeto matemático. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 7(2), 301-315. https://doi.org/10.19053/20278306.v7.n2.2017.6072 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v7.n2.2017.6072
  13. Gavilánez, H. R. L., Peña, I. E. N., & Yaguar, E. R. A. (2021). Propuesta de mejora para reducir los tiempos de espera mediante un modelo Matemático-Computacional de Líneas de Espera. Ecuadorian Science Journal, 5(2), 83-99. DOI: https://doi.org/10.46480/esj.5.2.124
  14. Gross, D., & Harris, C. M. (2014). Fundamentals of queueing theory. New York: John Wiley & Sons.
  15. Hernández-Gil, C., & Jaramillo-Gaitán, F. A. (2020). Laboratorio de innovación social: hibridación creativa entre las necesidades sociales y las experiencias significativas de los estudiantes de administración de empresas. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 10(2), 267-281. https://doi.org/10.19053/20278306.v10.n2.2020.10518 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v10.n2.2020.10518
  16. Hillier, F., & Lieberman, G. (2010). Introducción a la investigación de operaciones. México: Mc Graw Hill.
  17. Jáuregui, G. R. R., Pérez, A. K. G., González, S. H., & Ripalda, M. D. H. (2017). Análisis del servicio de urgencias aplicando teoría de líneas de espera. Contaduría y Administración, 62(3), 719-732. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cya.2017.04.001
  18. Jiménez, F. A. G. (2011). Aplicación de teoría de colas en una entidad financiera: herramienta para el mejoramiento de los procesos de atención al cliente. Revista Universidad EAFIT, 44(150), 51-63.
  19. Kendall, D. G. (1953). Stochastic processes occurring in the theory of queues and their analysis by the method of imbedded Markov chains. Annals of Mathematical Statistics, 24, 338-354. DOI: https://doi.org/10.1214/aoms/1177728975
  20. Kochetkova, I., Kushchazli, A., Burtseva, S., & Gorshenin, A. (2023). Short-Term Mobile Network Traffic Forecasting Using Seasonal ARIMA and Holt-Winters Models. Future Internet, 15(9), 290. DOI: https://doi.org/10.3390/fi15090290
  21. León, L. S., & Vivanco, L. P. (2023). Modelo para la mejora del servicio de atención al cliente mediante la teoría de colas: caso de estudio de una agencia bancaria. Interfases, 17, 146-168. DOI: https://doi.org/10.26439/interfases2023.n017.6299
  22. Linares, J., Vilalta, J. A., & Garza, R. (2020). La teoría de colas aplicada a una Oficina Comercial de Telecomunicaciones. Ingeniería Industrial, 41(2), e4118.
  23. Naranjo, F. G., Carrión, L. H., & Bosmediano, F. G. (2022). Gestión administrativa en las pymes del sector comercial en la ciudad de Santo Domingo en Ecuador. Universidad y Sociedad, 14(3), 504-513.
  24. Neuts, M. (2021). Structured stochastic matrices of M/G/1 type and their applications. CRC Press.
  25. Pantoja, V. M. B., Miranda, M. A. V., & Valdivieso, Á. S. B. (2021). Estrategia didáctica para aprender modelaje probabilístico en sistemas de colas. Boletín Redipe, 10(6), 441-456. DOI: https://doi.org/10.36260/rbr.v10i6.1340
  26. Piratelli, C. L., Achcar, J. A., & Sandrim, R. R. (2015). Análise dos tempos entre chegadas de lotes em uma indústria alimentícia. Ingeniare, Revista Chilena de Ingeniería, 23(4), 569-578. DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-33052015000400008
  27. Quinde, Y. N., & Ramírez, A. C. (2022). Diseño de un modelo de gestión Financiera aplicable a la mipymes de la ciudad de Guayaquil. Polo del Conocimiento, 7(8), 193-213.
  28. Restrepo, L. F., & González, J. (2007). De Pearson a Spearman. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias, 20(2), 183-192. DOI: https://doi.org/10.17533/udea.rccp.324135
  29. Ross, Sh. (1999). Simulación. USA: Prentice Hall.
  30. Salas, H. G. (2022). Inventarios: manejo y control. ECOE ediciones.
  31. Taha, H. (2011). Investigación de operaciones. México: Addison-Wesley.
  32. Vergara, A. M. (2019). Aplicación de la Teoría de líneas de Espera en el servicio de Biblioteca de una Organización Educativa en Cartagena–Colombia. Saber, Ciencia y Libertad, 14(1), 171-178. DOI: https://doi.org/10.18041/2382-3240/saber.2019v14n1.5236
  33. Vesga, G. J., & Escobar, R. E. (2018). Trabajo en solución de problemas matemáticos y su efecto sobre las creencias de estudiantes de básica secundaria. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 9 (1), 103-114. https://doi.org/10.19053/20278306.v9.n1.2018.8270 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v9.n1.2018.8270
  34. Wang, X. L., Wen, Q., Zhang, Z. J., & Ren, M. (2020). The optimal queuing strategy for airport taxis. IEEE Acces, 8, 208232-208239. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3038176

Downloads

Download data is not yet available.

Most read articles by the same author(s)

Similar Articles

<< < 1 2 3 

You may also start an advanced similarity search for this article.