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 с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».