Pedagogical strategy to model queuing systems from real data

Authors

DOI:

https://doi.org/10.18041/2382-3240/saber.2025v20n1.12614

Keywords:

Líneas de espera, modelos de probabilidad, medidas de eficiencia, estrategia pedagógica

Abstract

In the educational and administrative fields, various strategies are frequently planned and implemented to enhance the learning of different sciences among students and to optimize the provision of some services with good operational capacity and short waiting times. This research work aimed to model the Queuing System (QS) of the student restaurant of the ‘Pedagogical y Technological of Colombia’ University through probabilistic models and efficiency measures associated with its parameters. The methodology was empirical-analytical that has focused on an observational ‘cross-sectional’ design. The data was collected through direct-observation that included the number of users who arrived at the Waiting Line (WL) of the aforementioned restaurant, who were served in ten-minute periods for lunch. The results allowed to establish that the data were susceptible to adjusting to Poisson and exponential probability models, the QS operated with good stability, reduced waiting times and short times to execute the services.

Author Biographies

  • Víctor Miguel Ángel Burbano-Pantoja, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia – Tunja, Colombia.

    Doctor en Ciencias de la Educación, profesor-investigador Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Grupo de investigación GICI.

  • Margoth Adriana Valdivieso-Miranda , Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia – Tunja, Colombia.

    Magíster en Ciencias-Estadística, docente-investigadora Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.

  • Ángela Saray Burbano-Valdivieso, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia – Tunja, Colombia.

    Bióloga, maestrante en Ciencias-Biología. Tecnóloga en programación de sistemas. Investigadora Grupo GICI. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.

References

Arikatla, J. L., Swamy, G. N., y Prasad, M. N. (2021). Dynamic Coordinative Estimation Enhancement in Cognitive Radio Network. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1-12. https://doi.org/10.1007/s12652-021-02934-7

Arroyo, I., Bravo, L., Llinás, H., y Muñoz, F. (2014). Poisson and Gamma distributions: a discrete and continuous relation. Prospectiva, 12(1), 99-107. https://doi.org/10.15665/rl.v12i1.232

Bonfante, S., Carrillo, J., Gutiérrez, E., Silva, R., y Pulido, A. (2020). Análisis de líneas de espera en el proceso de entrega de pedidos de un restaurante en la ciudad de Barranquilla. Investigación y Desarrollo en TIC, 11(2), 49-62. https://revistas.unimagdalena.edu.co/index.php/investigacion_tic/article/view/3538

Brugno, A., Dudin, A. N., y Manzo, R. (2018). Analysis of a strategy of adaptive group admission of customers to single server retrial system. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 9(1), 123-135. https://doi.org/10.1007/s12652-017-0490-9

Buchholz, P., y Kriege, J. (2017). Fitting correlated arrival and service times and related queueing performance. Queueing Systems, 85(3), 337-359. https://doi.org/10.1007/s11134-017-9519-0

Burbano, V., Valdivieso, M., y Burbano, A. (2021). Estrategia didáctica para aprender modelaje probabilístico en sistemas de colas. Revista Boletín Redipe, 10(6), 441-456. https://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/1342

D'apice, C., D'arienzo, M., Dudin, A., y Manzo, R. (2023). Admission control in priority queueing system with servers reservation and temporal blocking admission of low priority users. IEEE Access, 11, 44425-44443. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3256738

Estrada, R., Pin, M., Solórzano, A., y Cevallos, L. (2019). Aplicación de un modelo híbrido de teoría de colas para la optimización en el servicio de atención al cliente en un local de comidas rápidas. Ecuatorian Science Journal, 3, 15-22. https://doi.org/10.46480/esj.3.1.91

Flores-Tapia, C., y Flores-Cevallos, K. (2021). Aplicación de modelos de simulación a líneas de espera, riesgos e inventarios. Ingeniería Industrial, 42(3), 54-66. https://revistas.luz.edu.ve/index.php/ingenieria/article/view/33234

Gabalán, J., y Vásquez, F. (2021). Una propuesta metodológica didáctico-constructivista para fomentar el aprendizaje de la modelación estadística a nivel universitario. Actualidades Pedagógicas, 76(1), 61-79. https://doi.org/10.19052/ap.6802

Gonçalves, W., Curto, R. S., Maciel, E. R., y Gambarine, R. M. (2020). Use of queue theory model in public management: the school geared towards the student. Brazilian Journal of Production Engineering, 6(1), 99-110. https://doi.org/10.47456/bjpe.v6i1.330

Gómez, J., Luna, W., y Ruíz, F. (2018). Análisis y simulación de tiempos de espera aplicando teoría de colas en la terminal de transportes de Popayán Cauca Colombia. Publicaciones e Investigación, 12(2), 35-43. https://revistas.unicauca.edu.co/index.php/publicaciones/article/view/1201

Harris, C., y Gross, D. (2014). Fundamentals of Queueing Theory. John Wiley and Sons.

Hess, S., y Grbčić, A. (2019). The multiphase queuing system of the Rijeka airport. Pomorstvo, 33(2), 205-209. https://doi.org/10.31217/p.33.2.7

Hillier, F., y Lieberman, G. (2010). Introducción a la investigación de operaciones. McGraw-Hill.

Horváth, G. (2012). Efficient analysis of the queue length moments of the MMAP/MAP/1 preemptive priority queue. Performance Evaluation, 69(12), 684-700. https://doi.org/10.1016/j.peva.2012.06.005

Huincahue, J., Borromeo, R., y Mena, J. (2018). El conocimiento de la modelización matemática desde la reflexión en la formación inicial de profesores de matemáticas. Enseñanza de las Ciencias, 36(1), 99-115. https://doi.org/10.5565/rev/ensciencias.2383

Inche, J., Andía, Y., Huamanchumo, H., López, M., Vizcarra, J., & Flores, G. (2003). Paradigma cuantitativo: un enfoque empírico y analítico. Industrial Data, 6(1), 23-37. https://doi.org/10.15381/idata.v6i1.1146

Juárez, J. A., Chamoso, J. M., y González, M. T. (2020). Interacción en foros virtuales al integrar modelización matemática para formar ingenieros. Enseñanza de las Ciencias: Revista de Investigación y Experiencias Didácticas, 38(3), 161-178. https://doi.org/10.5565/rev/ensciencias.2908

Kazakov, A., Lempert, A., & Zharkov, M. (2024). Modeling of a Coal Transshipment Complex Based on a Queuing Network. Applied Sciences, 14(16), 6970. https://doi.org/10.3390/app14166970

Klimenok, V., Dudin, A., y Vishnevsky, V. (2020). Priority multi-server queueing system with heterogeneous customers. Mathematics, 8(9), 1501. https://doi.org/10.3390/math8091501

Lazo, 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. https://doi.org/10.26439/interfases2023.n017.5741

Lee, S., Dudin, A., Dudina, O., & Kim, C. (2024). Analysis of a priority queueing system with the enhanced fairness of servers scheduling. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 15(1), 465-477. https://doi.org/10.1007/s12652-023-04569-2

Pulido, A., Verdaza, A., Martínez, B., Pérez, J., Castellanos, D., Sarmiento, J., y Pulido, P. (2022). Un modelo de simulación de eventos discretos para el análisis de un sistema de línea de espera en servicios portuarios: Un caso de estudio. Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería, 30(1), 145-156. https://doi.org/10.4067/S0718-33052022000100145

Lizárraga, R. E., Gómez, P. J., y Paredes, L. J. (2017). Teoría de colas para minimizar tiempos de espera en una empresa financiera. INGnosis, 3(1), 218-232. https://doi.org/10.26807/ireg.v3i1.23

Munevar, S., Burbano, V., & Valdivieso, M. (2021). Construcción de escenarios de paz: estrategia pedagógica para paliar la agresión estudiantil. Revista Saber, Ciencia y Libertad, 16(2), 292–306. https://doi.org/10.18041/2382-3240/saber.2021v16n2.7239

Mustafa, S. (2020). A comparison of single server and multiple server queuing models in different departments of hospitals. Punjab University Journal of Mathematics, 47(1), 73-80. https://pu.edu.pk/images/journal/pmc/pdf_files/4_47_1_20.pdf

Özdemir, E., & Üzel, D. (2012). Student opinions on teaching based on mathematical modelling. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 55, 1207-1214. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.09.635

Parra, I., y Gallego, J. A. (1999). Modelos de mercado: una aplicación de la teoría de colas. Estudios de Economía Aplicada, 11(1), 121-142. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=246175

Pérez, R., Márquez, G. A., y Rosales, F. A. (2019). Técnicas de investigación operativa aplicadas al trabajo por cuenta propia. Ciencias Holguín, 25(4), 49-61. https://www.ciencias.holguin.cu/index.php/cienciasholguin/article/view/1457

Pérez, W., y Ricardo, C. (2021). Características de los ambientes de aprendizaje enriquecidos con TIC para la comprensión lectora en el ciclo de la Educación Básica. Revista Saber, Ciencia y Libertad, 16(1), 278–300. https://doi.org/10.18041/2382-3240/saber.2021v16n1.7533

Piratelli, C., Achcar, J., y Sandrim, R. (2015). Análise de tempos entre chegadas de lotes em uma indústria alimentícia. Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería, 23(4), 569-578. https://doi.org/10.4067/S0718-33052015000400005

Rivera, L., Gonzalez, R., Vazquez, M., Calderon, C., Limardo, M., Rivera, M., y Sanchez, N. (2024). Wait times for dermatology appointments in Puerto Rico. Journal of the American Academy of Dermatology, 91(3), AB360. https://doi.org/10.1016/j.jaad.2024.01.158

Rovetto, C., Cruz, E., Nuñez, I., Santana, K., Smolarz, A., Rangel, J., & Cano, E. E. (2023). Minimizing intersection waiting time: Proposal of a queue network model using Kendall’s notation in Panama City. Applied Sciences, 13(18), 10030. https://doi.org/10.3390/app131810030

Ross, S. (1999). Simulación. United States of America: Prentice Hall.

Sánchez, Y., Sánchez, V., y Gómez, C. (2024). Modelos para la gestión de flujos de pacientes, validado en un servicio de cirugía general. Revista Cubana de Medicina Militar, 53(1), e024022338. https://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0138-65572024000100012

Taha, H. (2011). Operations Research. New York: Addison-Wesley.

Trejo, H. G. P., Lara, E. A. G., & Flores, J. E. L. (2022). Estimación máxima verosimilitud de la probabilidad de ruina en el modelo de riesgo clásico con reclamaciones exponenciales. Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, 29(2), 239-260. https://doi.org/10.15517/rmta.v29i2.48132

Vargas, J., Causado, J., y Mercado, H. (2020). Estimadores bayesianos de distribuciones Weibull aplicados a un modelo de línea de espera G/G/S. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 30, 142-162. https://doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.2020.30.142

Vergara, A. (2019). Aplicaciones 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. https://doi.org/10.18041/2382-3240/saber.2019v14n1.5701

Villa, J., y Alencar, E. S. D. (2019). Un panorama de investigaciones sobre Modelación Matemática: Colombia y Brasil. Revista de Educação Matemática, 16(21), 18-37. https://doi.org/10.37084/REMATEC.1811-3974.2019.n21.p18-37

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Published

2025-02-28

How to Cite

Burbano-Pantoja, V. M. Ángel, Valdivieso-Miranda , M. A., & Burbano-Valdivieso, Ángela S. (2025). Pedagogical strategy to model queuing systems from real data. Saber, Ciencia Y Libertad, 20(1), 211-230. https://doi.org/10.18041/2382-3240/saber.2025v20n1.12614

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