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Abstract

ResumoO objetivo do presente trabalho é analisar o uso e a solução do modelo hipercubo para o caso de servidores não homogêneos (servidores com diferentes tempos médios de serviço). Sistemas com servidores não homogêneos podem ser encontrados em diversas situações reais, como por exemplo nos Serviços de Atendimento Médico de Emergência (SAMU) de algumas cidades brasileiras. A importância de se considerar explicitamente a não homogeneidade dos servidores no modelo hipercubo é mostrada inicialmente através de um exemplo ilustrativo. É em seguida demonstrado que a solução para o caso não homogêneo pode ser obtida vantajosamente pelo método de Gauss-Siedel. Este método foi testado para uma rede de 55 vértices disponível na literatura, em modelos com 10 a 17 servidores, variando-se a taxa de ocupação do sistema de 0,1 a 0,9. Finalmente, propõe-se um modelo de regressão para estimar o tempo de processamento necessário para resolver um dado problema.Palavras-chave: modelo hipercubo, servidores não-homogêneos, método de Gauss-Siedel. AbstractThe objective of the present paper is to analyze the use and solution of the hypercube model for the case of non-homogeneous servers (servers with different mean service times). Systems with nonhomogeneous servers can be found in several real world applications, such as for example in the provision of Emergency Medical Services (EMS) in some Brazilian cities. The importance of explicitly considering non-homogeneous servers in the hypercube model is initially demonstrated through an illustrative example. It is then shown that the solution for the non-homogeneous case can be advantageously obtained by the method of Gauss-Siedel. This method was tested for a network of 55 nodes, in models with between 10 and 17 servers, with the total system workload varying between 0.1 and 0.9. Finally, a regression model is proposed to estimate the computing time required to solve a specific problem.