Материал: Парамонов А. И. Математические модели в сетях связи. Часть 1

Рис. 22. Сбор статистики о времени доставки и нагрузке в элементе «sink»

5.5. Для построения двухфазной модели добавьте последовательно еще одну пару элементов «delay» и «queue» и задайте им свойства согласно п. 5.4.

2.3.2.Выполнение имитационного эксперимента

2.3.2.1.Установка заданного значения нагрузки

Для определения значения параметра распределения воспользуемся методом оптимизации, реализованным в AnyLogic.

Например, нужно установить значение нагрузки, равное 0,7. В модели значение нагрузки вычисляется в ходе имитационного эксперимента в переменной «vro».

Значение интенсивности нагрузки определяется средним временем обслуживания и интенсивностью трафика (интервалом времени между прибытиями пакетов). В модели зададим среднее время обслуживания, равное (приблизительно) единице. При распределении Парето такое значение достигается при значениях параметров srv_p1=2.5 и srv_p2=0.6. Укажем эти значения по умолчанию для данных параметров и не будем их изменять в ходе эксперимента.

Зададим значение параметра src_p1=2.1 как значение по умолчанию, его тоже не будем изменять в ходе эксперимента.

Величиной трафика будем управлять с помощью параметра src_p2. Для выбора значения данного параметра для заданной величины

трафика нужно решить следующую оптимизационную задачу:

Для этого создадим оптимизационный эксперимент Файл->Создать- >Эксперимент->Оптимизация.

В свойствах оптимизационного эксперимента введем следующие изменения (рис. 23).

Рис. 23. Выбор значения параметра для нагрузки 0,7

Далее через панель инструментов запустим оптимизационный эксперимент, рис. 24.

Рис. 24. Запуск оптимизационного эксперимента

В результате выполнения оптимизационного эксперимента получим значение параметра src_p2, при котором значение нагрузки равно 0,7

(рис. 25).

42

Рис. 25. Результат оптимизационного эксперимента

Установим полученное значение в качестве значения по умолчанию параметра src_p2 и запустим имитацию (рис. 26).

Рис. 26. Имитация с полученным значением параметра

Из рис. 26 видно, что получаемое значение нагрузки 0,692 близко к заданному (0,7), следовательно, полученное значение параметра верно.

2.3.2.2. Получение зависимости задержки доставки пакета от нагрузки

Для получения данной зависимости необходимо выполнить серию имитационных экспериментов для различных значений нагрузки.

Для удобства снятия результатов, введем в модель еще несколько переменных (рис. 27).

43

Рис. 27. Дополнительные переменные для отображения результатов

Значения переменным будем присваивать в элементе «sink», дополним его кодом, как показано на рис. 28.

Рис. 28. Дополнение элемента «sink»

Результаты экспериментов следует занести в табл. 2.

44