10、计算机网络排队模型与局域网技术解析

计算机网络排队模型与局域网技术解析

在计算机网络领域,排队模型和局域网技术是至关重要的研究方向。排队模型有助于我们理解网络中数据包的处理和等待情况,而局域网技术则涉及网络的结构、拓扑、访问技术等多个方面,这些知识对于优化网络性能和提高资源利用率具有重要意义。

排队模型

排队模型是研究网络中数据包排队和处理过程的数学模型,它可以帮助我们预测网络的性能,如平均等待时间、平均数据包数量等。

基本公式

首先,我们有以下几个基本公式:
- (p_0 = \frac{1}{1 + \sum_{k = 1}^{\infty} \prod_{i = 0}^{k - 1} \frac{\lambda_i}{\mu_{i + 1}}}),其中 (p_0) 表示系统中没有数据包的概率。
- (N = \sum_{k = 0}^{\infty} kp_k),(N) 是系统中平均数据包的数量。
- (\sigma_N^2 = \sum_{k = 0}^{\infty} (k - N)^2p_k),(\sigma_N^2) 是系统中数据包数量的方差。
- (N = \lambda T),这里 (T) 是平均排队等待时间。

这些公式是计算排队理论问题的起点,下面我们将介绍几种不同的排队模型。

恒定到达率系统

在恒定到达率系统中,呼叫的到达率和离开率可以用以下系数描述:
- (\lambda_k = \lambda),(k = 1, 2, 3, 4, \cdots)
- (\mu_k = \mu),(k = 1, 2, 3, 4, \cdots)

数据包数量的概

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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