学习.EE552.Assignment.2.Trans

你需要找出使一个输入缓冲的cell交换机的丢包率低于1/1000的缓冲区大小。对流量做一些一般性的假设(几何分布的到达,平衡的输入输出负载)。另外,还要求以下假设:
1.所有输入缓冲区的排队原则都是FCFS先来先服务。
2.当有两个或者更多的头包在争夺端口的时候,等候时间长的优先,相同时,使用随机来确定优 先。(最简单的方法是。假定有三个cell同时到达在输入缓冲1,4和5并进行争夺。使用randint()来生成一个正太分布的数字。当结果是2的时候,{1,4,5}这中第二个取胜,入口4)

输入端口的到达率是λ,交换机是一个N×N的交换机。

使用给出的种子来初始化随机数生成器:
ranx = 1
rany = 1
ranz = 学生ID的后四位

N为使用randint()计算一个正太分布的4-6之间的数

λ为计算一个正太分布的0.3-0.4之间的浮点数

你需要找出可以满足所需丢包率的缓冲器大小K,你需要尝试一些合理的K值,知道你找到K的最小值。

比较下列3种方法:

1.使用第7讲和课件159-170页的无穷大缓冲区的公式来计算qk。丢包率可以近似为

2.使用和上个方法中同样的共识,但是假设当k>K时qk=0。这时全部概率的加和,称做S小于1.为了解决这个问题,需要将所有的qk除以S。假设丢包率简单的 等于qK.

3.使用模拟,修改在作业1中使用的程序来模拟这个新的问题。确保你使用了足够多的时间槽来保证精确的丢包率。使用#缓冲区丢失的cell数/#到达缓冲区的cell数

你需要将所有的方法写成文档,展示所有的计算,必须的表格和图形。你的报告必须包括各种方法的分析结果,并且为什么会不同。
【资源说明】 1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 本文介绍了基于QEM(Quadric Error Metrics,二次误差度量)的优化网格简化算法的C和C++实现源码及其相关文档。这一算法主要应用于计算机图形学领域,用于优化三维模型的多边形数量,使之在保持原有模型特征的前提下实现简化。简化的目的是为了提高渲染速度,减少计算资源消耗,以及便于网络传输等。 本项目的核心是网格简化算法的实现,而QEM作为该算法的核心,是一种衡量简化误差的数学方法。通过计算每个顶点的二次误差矩阵来评估简化操作的误差,并以此来指导网格简化过程。QEM算法因其高效性和准确性在计算机图形学中广泛应用,尤其在实时渲染和三维打印领域。 项目代码包含C和C++两种语言版本,这意味着它可以在多种开发环境中运行,增加了其适用范围。对于计算机相关专业的学生、教师和行业从业者来说,这个项目提供了丰富的学习和实践机会。无论是作为学习编程的入门材料,还是作为深入研究计算机图形学的项目,该项目都具有实用价值。 此外,项目包含的论文文档为理解网格简化算法提供了理论基础。论文详细介绍了QEM算法的原理、实施步骤以及与其他算法的对比分析。这不仅有助于加深对算法的理解,也为那些希望将算法应用于自己研究领域的人员提供了参考资料。 资源说明文档强调了项目的稳定性和可靠性,并鼓励用户在使用过程中提出问题或建议,以便不断地优化和完善项目。文档还提醒用户注意查看,以获取使用该项目的所有必要信息。 项目的文件名称列表中包含了加水印的论文文档、资源说明文件和实际的项目代码目录,后者位于名为Mesh-Simplification-master的目录下。用户可以将这些资源用于多种教学和研究目的,包括课程设计、毕业设计、项目立项演示等。 这个项目是一个宝贵的资源,它不仅提供了一个成熟的技术实现,而且为进一步的研究和学习提供了坚实的基础。它鼓励用户探索和扩展,以期在计算机图形学领域中取得更深入的研究成果。
内容概要:本文详细介绍了利用改进粒子群算法(PSO)进行混合储能系统(如电池与超级电容组合)容量优化的方法。文中首先指出了传统PSO易陷入局部最优的问题,并提出通过非线性衰减惯性权重、引入混沌因子和突变操作等方法来改进算法性能。随后,作者展示了具体的Python代码实现,包括粒子更新策略、适应度函数设计以及边界处理等方面的内容。适应度函数不仅考虑了设备的成本,还加入了对设备寿命和功率调节失败率的考量,确保优化结果的实际可行性。实验结果显示,在风光发电系统的应用场景中,改进后的PSO能够在较短时间内找到接近全局最优解的储能配置方案,相比传统方法降低了系统总成本并提高了循环寿命。 适合人群:从事电力系统、新能源技术研究的专业人士,尤其是对储能系统优化感兴趣的科研工作者和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要对混合储能系统进行容量优化的场合,旨在提高储能系统的经济效益和使用寿命,同时保证供电稳定性。通过学习本文提供的理论知识和代码实例,读者能够掌握改进粒子群算法的应用技巧,从而应用于实际工程项目中。 其他说明:文中提到的所有代码均为Python实现,且已在GitHub上提供完整的源代码链接(尽管文中给出的是虚拟地址)。此外,作者还计划将改进的PSO与其他优化算法相结合,进一步提升求解复杂问题的能力。
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