Численное и имитационное моделирование дисциплин обслуживания очередей типа RED на маршрутизаторе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью данной работы является обобщение стохастической модели RED (Random Early Detection) на случай дисциплин обслуживания AURED, SARED и GRED, а также верификация результатов численного моделирования с помощью имитационного моделирования. Стохастическая модель строится на основе системы из трёх стохастических уравнений Ито. Численное решение проводится с помощью стохастических методов Рунге-Кутты со слабой сходимостью второго порядка. Комплекс программ для численного моделирования написан авторами статьи на языке Python версии 3 с использованием библиотек NumPy и SciPy. В статье достаточно подробно описываются компоненты программного комплекса. Для имитационного моделирования авторы использовали открытый пакет программного обеспечения для моделирования компьютерных сетей NS2. В данной статье авторы лишь кратко описывают те моменты, которые касаются дисциплин обслуживания очередей, не останавливаясь на общем описании NS2. Результаты моделирования представлены в виде графиков зависимостей средней и текущей длин очереди от времени. На основе анализа полученных графиков показано, что имитационное и численное моделирование дало качественно соответствующие друг другу результаты.

Об авторах

Дмитрий Сергеевич Кулябов

Российский университет дружбы народов

Email: dharma@mx.pfu.edu.ru
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Мигран Нельсонович Геворкян

Российский университет дружбы народов

Email: mngevorkyan@sci.pfu.edu.ru
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Осуна Роландо Мачука

Российский университет дружбы народов

Email: cheosurf@gmail.com
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Калилу Диаррассуба

Российский университет дружбы народов

Email: kalheslebelge@yahoo.fr
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Джерейе Ги Дали

Российский университет дружбы народов

Email: dthierryguy@yahoo.fr
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).