Ağ trafiği simülasyonu

Telekomünikasyon sistemleri, karşılıklı karmaşık ilişkiler içinde etkileşimde bulunan birçok farklı bileşen içeren kompleks gerçek dünya sistemleridir. Bu tür sistemlerin analizi son derece zor olabilir: modelleme teknikleri bileşenler arasındaki ilişkilerden ziyade her bir bileşeni analiz etme eğilimindedir. Simülasyon, tahmin veya performans ve ölçüm amaçları için büyük, karmaşık stokastik sistemleri modellemek için kullanılabilen bir yaklaşımdır. Kullanılan en yaygın nicel modelleme tekniğidir.

Modelleme aracı olarak simülasyonun seçilmesinin nedeni genellikle daha az kısıtlayıcı olmasıdır. Diğer modelleme teknikleri sürece önemli matematiksel kısıtlamalar getirebilir ve ayrıca birden fazla içsel varsayımın yapılmasını gerektirebilir.

Telekomünikasyon ağlarını modellemek için kullanılan genellikle iki tür simülasyon vardır, yani ayrık ve sürekli simülasyonlar. Ayrık simülasyonlar, ayrık olay simülasyonu olarak da bilinir ve olay tabanlı dinamik stokastik sistemlerdir. Başka bir deyişle, sistem bir dizi durum içerir ve bir dizi değişken kullanılarak modellenir. Bir değişkenin değeri değişirse, bu bir olayı temsil eder ve sistemin durumunda bir değişiklik olarak yansıtılır. Sistem dinamik olduğu için sürekli değişir ve stokastik olduğu için sistemde bir rastgelelik unsuru vardır. Ayrık simülasyonların temsili, sistemi etkileyen tüm değişkenleri içeren durum denklemleri kullanılarak gerçekleştirilir.

Sürekli simülasyonlar da durum değişkenleri içerir; ancak bunlar zamanla sürekli olarak değişir. Sürekli simülasyonlar genellikle sistemin durumunu zamana göre takip eden diferansiyel denklemler kullanılarak modellenir.

Analistler, bileşenler arasındaki ilişkileri ayrıntılı olarak inceleyebilir ve sonucu gerçek dünyada uygulamak zorunda kalmadan önce birden fazla tasarım seçeneğinin öngörülen sonuçlarını simüle edebilir.

Simülasyon modelleri, stokastik bir sistemden alınan bir dizi veriden oluşturulur. Verilerin istatistiksel olarak geçerli olup olmadığının istatistiksel bir dağılıma uydurularak kontrol edilmesi ve ardından böyle bir uyumun anlamlılığının test edilmesi gerekir. Ayrıca, herhangi bir modelleme sürecinde olduğu gibi, girdi verilerinin doğruluğu kontrol edilmeli ve aykırı (dışa düşen) değerler ortadan kaldırılmalıdır.

Bir simülasyon tamamlandığında, verilerin analiz edilmesi gerekir. Simülasyonun çıktı verileri, gerçek dünyadaki olayların yalnızca muhtemel bir "tahminini" üretecektir. Çıktı verilerinin doğruluğunu artırma yöntemleri şunları içerir: simülasyonları tekrar tekrar gerçekleştirmek ve sonuçları karşılaştırmak, olayları gruplara ayırmak ve bunları ayrı ayrı işlemek ve bitişik zaman dilimlerinde gerçekleştirilen simülasyonların sonuçlarının sistemin tutarlı bir bütünsel görünümünü oluşturmak için "bağlandığını" kontrol etmek ve uzman görüşü almak.

Çoğu sistem stokastik süreçler içerdiğinden, simülasyonlar gerçek dünyadaki olayların rastgele doğasına yaklaşan girdi verileri oluşturmak için sıklıkla rastgele sayı üreteçlerinden yararlanır. Bilgisayar tarafından üretilen [rastgele sayılar], bir dizi denklem kullanılarak hesaplandıkları için genellikle tam anlamıyla rastgele değildir. Bu tür sayılar sözde rastgele sayılar olarak bilinir. Sözde rastgele sayıları kullanırken analist sayıların gerçek rastgeleliğinin kontrol edildiğinden emin olmalıdır. Sayıların yeterince rastgele davranmadığı tespit edilirse, başka bir üretim tekniği bulunmalıdır. Simülasyon için rastgele sayılar bir rastgele sayı üreteci tarafından oluşturulur.