[转]Trace格式详解


ACTION:

        [s|r|D]:

                s -- sent, r -- received, D -- dropped, f- forward


WHEN:

        the time when the action happened


WHERE:

        the node where the action happened

 

LAYER:

        AGT -- application, 
        RTR -- routing,
        LL -- link layer (ARP is done here)
        IFQ -- outgoing packet queue (between link and mac layer)
        MAC -- mac,
        PHY -- physical
flags:
        SEQNO: the sequence number of the packet
        TYPE: the packet type
        cbr -- CBR data stream packet
        DSR -- DSR routing packet (control packet generated by routing)
        RTS -- RTS packet generated by MAC 802.11
        ARP -- link layer ARP packet


        SIZE: the size of packet at current layer, when packet goes down, size increases, goes up size decreases

        [a b c d]: a -- the packet duration in mac layer header
        b -- the mac address of destination
        c -- the mac address of source
        d -- the mac type of the packet body

flags:
        [......]:

                [
                        source node ip : port_number
                        destination node ip (-1 means broadcast) : port_number
                        ip header ttl
                        ip of next hop (0 means node 0 or broadcast)
                ]


例如:


s 76.000000000 _98_ AGT --- 1812 cbr 32 [0 0 0 0] ------- [98:0 0:0 32 0]

as Application 0 (port number) on node 98 sent a CBR packet whose ID is 1812 and size is 32 bytes, at time 76.0 second, to application 0 on node 0 with TTL is 32 hops. The next hop is not decided yet.
s(type) 76.000000000(When) _98_(Who) AGT(Which layer) --- 1812(packetID) cbr(packet type) 32(packet size) [0 0 0 0] ------- [98:0 0:0 32 0]


And we can also interpret the below trace
r 0.010176954 _9_ RTR --- 1 gpsr 29 [0 ffffffff 8 800] ------- [8:255 -1:255 32 0]

in the same way, as The routing agent on node 9 received a GPSR broadcast (mac address 0xff, and ip address is -1, either of them means broadcast) routing packet whose ID is 1 and size is 19 bytes, at time 0.010176954 second, from node 8 (both mac and ip addresses are 8), port 255 (routing agent).

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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