Em simulação de filas diferentes métodos de coleta de dados podem ser aplicados com características e problemas distintos. Um dos métodos mais utilizados é o batch means que consiste de uma grande rodada de simulação dividida em batches consecutivos de observações, sendo sua principal fonte de erro causada pela correlação entre as médias dos batches. Existem duas regras principais para definir a relação entre número e tamanho de batches: a regra FNB (o número de batches é fixo enquanto seu tamanho cresce linearmente com o tamanho da amostra) produzindo amplos intervalos de confiança que tendem a conter a média real do processo e com menor correlação entre as médias dos batches; a regra SQRT (número e tamanho dos batches cresce segundo a raiz quadrada do tamanho amostrai) produzindo pequenos intervalos de confiança com uma convergência mais rápida da distribuição das médias dos batches para uma distribuição Normal. Com o objetivo de melhorar a qualidade dos intervalos de confiança (boa cobertura e redução de amplitude) obtidos para o método batch means foram propostas duas novas regras denominadas LBATCH e ABATCH (Fislunan & Yarberry, 1994) que, de formas diferentes, utilizam alternadamente as regras FIVB e SQRT conforme o resultado de um teste de correlação entre as médias dos batches. Utilizando-se linguagens não especificas de simulação foi programada a fila M/M/1 e, simulada por Monte-Carlo, conseguiu-se boa redução na amplitude dos intervalos de confiança mantendo-se boa cobertura. Neste trabalho são utilizadas as regras LBATCH e ABATCH para a fila M/M/1 programada na linguagem de simulação GPSS/H, buscando estender a aplicabilidade dessas regras devido a facilidade em programar sistemas, mesmo mais complexos, nesta linguagem. Ainda que utilizando-se um tamanho amostrai bem menor, obteve-se uma maior redução na amplitude dos intervalos de confiança, que a fornecida por linguagens não específicas, contudo houve também significativa redução na taxa de cobertura.

In queueing simulation differents methods of data collection must be applied in distinguished problems and characteristics. One of the most useful methods is batch means that consist in a long run of simulation divided in nonoverlapping batches of observations and its main source of error it is caused throught correlation between the means of the batches. There are two principal mies to define the relationship among the number and size of batches: the FNB mie (the number of batches is fixed while your size increases linearly with the size of sample) producing large confidence intervals tend towards contam n the true parameter of the process and minor correlation between the means of the batches; the SQRT rule (number and size of batches increase like square root of the size sample) producing short confidence intervals with a convergence more rapidly the distribution of the means of the batches to a Normal distribution. In goal to get better quality of confidence intervals (great coverage and reduction of length) obtained for method of batch means were proposed two new mies named LBATCH and ABATCH (Fislunan & Yarbeny, 1994) that in a different way use the mies FNB and SQRT altematly depending of the result of a correlation test between the means of the batches. Utilizing not specific languages of simulation was programated a M/M/1 queueing model and simulated by Monte-Cano, got a great reduction in the length of confidence intervals conserving great coverage. In this work the utilized mies are LBATCH and ABATCH to a M/M/1 queueing system programed in language of simulation GPSS/1-1., looking for extending the applicability of the mies due to the facility to program systems in this language even the most complex. Still utilizing a smaller size of sample, obtained a bigger reduction at length of confidence intervals, provided through not a specific language. However there was also a significative reduction of coverage.