Составители:
Рубрика:
2.2. Имитационное моделирование
Имеются исследования, утверждающие, что Internet и Ethernet
трафики, являются самоподобными (self-similar))[6]. Приложение или
рабочая станция формирует Ethernet-трафик всплесками с периодами
бездействия между ними и также является самоподобным. Самоподобная
структура трафика содержит уменьшенные копии самой себя на всех
уровнях масштабирования. Предлагается моделировать самоподобный
трафик распределением Парето. Требуется оценить влияние самоподобия
на производительность сети. Сравнение проводится на моделях систем
массового обслуживания. Для этого анализируются для моделей M/M/1 и
G/M/1 с самоподобным входным потоком средняя и максимальная длина
очереди, среднее время ожидания и среднее время пребывания в очереди.
Интервалы времени между прибывающими с частотой по
распределению Пуассона пакетами, распределены экспоненциально с
функцией распределения:
F(x) = 1-(e
-λx
) (2.1)
Распределение Парето имеет функцию распределения вероятностей:
F(x) = 1-(
λ
/x)
α
(x > k; α > 0) (2.2)
Распределение Парето можно наблюдать в широком спектре
социальных и физических явлений, а также в области передачи данных.
Хвост распределения Парето убывает значительно медленнее, чем
экспоненциального. Наличие тяжелого хвоста у определенных сетевых
переменных (например, размеров файлов и длительности соединения)
является основной причиной долгосрочной зависимости и самоподобия.
Для отображения процессов в системе при наличии
неэкспоненциальных внешних воздействий разработаны имитационные
модели в среде GPSS World [8]. В качестве входного потока используется
поток, сгенерированный GPSS World. Время ожидания, пребывания,
длины очередей изм
еряются встроенной подсистемой GPSS в
зависимости от загрузки системы: ρ = λ/µ,
где λ - средняя интенсивность входного потока; µ - средняя
интенсивность обслуживания заявки.
Распределение Парето – медленно затухающее распределение с
параметрами, определяющими минимальное значение случайной
величины и среднего значения и дисперсии случайной величины.
PARETO (№generator,
λ
, α)
Параметры распределения:
λ - определяет минимальное значение, которое может принимать
случайная величина x,
α - определяет среднее значение и дисперсию случайной величины.
Если параметр α принимает значения от 1 до 2, то случайная величина
имеет конечное среднее и бесконечную дисперсию.
22
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- …
- следующая ›
- последняя »
