شبیه‌سازی ترافیک شبکه
شبیه‌سازی ترافیک شبکه یک فرایند مورد استفاده در مهندسی ارتباطات راه دور است که برای اندازه گیری میزان بهره وری از شبکه‌های ارتباطی استفاده می‌شود.
سیستم‌های ارتباطی راه دور سیستم‌های پیچیده‌ای در دنیای واقعی هستند و شامل اجزای بسیارمتفاوتی هستند که تعامل این ارتباطات پیچیده را فراهم می‌کنند. تجزیه و تحلیل این نوع سیستم‌ها می‌تواند بسیاردشوار باشد. تکنیک‌های مدل سازی بیشترتمایل دارند به جای تجزیه وتحلیل ارتباط بین اجزا به بررسی هریک از اجزا بپردازند.شبیه‌سازی روشی است که می‌تواند برای مدل‌های بزرگ هم استفاده شود مثلاً برای پیش‌بین مخابراتی سیستم‌های تصادفی پیچیده یااندازه‌گیری ترافیک بازده شبکه. این رایج‌ترین روشی است که در مدل سازی کمی استفاده می‌شود.
مجموعه‌ای از شبیه سازها چون محدودیت‌های کمتری دارندمعمولا به عنوان ابزارمدل سازی استفاده می‌شوند. سایر تکنیک‌های مدل سازی ممکن است درفرایند محاسبات خود محدودیت‌هایی داشته باشند.(را متحمل شوند) و همچنین لازم است تا مقادیر از پیش تعیین شده‌ای برای آنهادرنظرگرفته شود.(چندین مفروضات درونی برای آن‌ها ساخته شود.)
شبیه‌سازی ترافیک شبکه معمولاً شامل ۴مرحله زیر است:
به‌طور کلی دوروش شبیه‌سازی برای شبکه‌های ارتباطی راه دور استفاده می‌شود: شبیه‌سازی گسسته وشبیه‌سازی پیوسته. شبیه سازهای گسسته همچنین به عنوان شبیه‌سازی رویدادهای گسسته هم شناخته می‌شوند.(بیان می‌شوند.)و سیستم‌های پویای مبتنی بررویداد تصادفی هستند. به عبارت دیگر سیستم شامل مجموعه‌ای ازحالت هاست که با استفاده از مجموعه‌ای ازمتغییرها مدل شده‌است. اگر مقادیر این متغیرها تغییرکند یعنی رویدادی اتفاق افتاده‌است وباعث تغییردر حالت سیستم می‌شود (تغییرات در سیستم منعکس می‌شود.) سیستم گسسته به عنوان یک سیستم پویا همواره در حال تغییراست. سیستم گسسته یک سیستم تصادفی است چون عناصر تصادفی در سیستم وجود دارد. شبیه‌سازی گسسته با استفاده از حالت معادلات بیان می‌شود که شامل تمام متغیرهای مؤثربر سیستم است.
شبیه‌سازی پیوسته همچنین شامل متغیرهای حالت است ومتناسب با گذر زمان تغییرمی‌کند. شبیه سازهای پیوسته با استفاده از معادلات دیفرانسیل مدل می‌شوند که با استفاده از زمان وضعیت سیستم ردیابی می‌شود. مدل‌های شبیه‌سازی از مجموعه‌ای از داده‌های گرفته شده از یک سیستم تصادفی تولیدمی شود. لازم است که اعتبار داده‌های آماری با توزیع‌های آماری بررسی شود و پس از آن یکجا تست اهمیت انجام شود. علاوه بر این در هر فرایندمدل سازی دقت و صحت داده‌های ورودی باید چک شود و اضافات باید حذف شود.
هنگامی که یک شبیه‌سازی کامل می‌شود (پایان می‌یابد) داده‌ها نیاز به تجزیه و تحلیل دارند. داده‌های خروجی شبیه‌سازی تنها یک برآورد احتمالی از حوادث رادر جهان واقعی تولیدمی‌کنند. روش‌های افزایش دقت و صحت داده‌های خروجی شامل: تکرار مکرر عمل شبیه‌سازی ومقایسه نتایج با هم وتقسیم رویدادها به دسته‌هایی و پردازش آن‌ها به صورت جداگانه و بررسی نتایج حاصل از شبیه‌سازیهای انجام شده در دوره‌های زمانی نزدیک به هم برای ایجاد یک دیدگاه جامع از سیستم. چون اکثرسیستم‌هادارای فرایندهای تصادفی هستند، ششبیه‌سازیاغلب ازمولد اعداد تصادفی برای ایجادداده‌های ورودی که تقریباً رویدادهای تصادفی دنیای واقعی هستند استفاده می‌کند. کامپیوتر تولیدکننده اعداد تصادفی به بیان دقیق تر معمولاً تصادفی عمل نمی‌کند بلکه آن‌ها از مجموعه‌ای از معادلات برای محاسبات استفاده می‌کنند. چنین اعدادی به عنوان اعداد شبه تصادفی شناخته می‌شوند. هنگام استفاده از اعداد شبه تصادفی تحلیلگرباید مطمئن باشد که اعدادتصادفی علامت زده شده درست باشد اگر اعداد تصادفی موجود در یک مد به اندازه کافی تصادفی نباشند یک روش دیگرباید استفاده شود.(از تولیدکننده اعدادتصادفی دیگری باید استفاده شود.)اعداد تصادفی برای شبیه‌سازی توسط یک مولد اعداد تصادفی تولید می‌شود.