NS2进阶实例 8---RandomNumber Generation（NS2中随机数产生）

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本文深入探讨NS2中随机数的产生，包括Pareto分布、常数分布、均匀分布、指数分布及超指数分布的实现方法，并提供实践案例，帮助读者理解和应用这些随机数在网络仿真中的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

NS2进阶实例 8---RandomNumber Generation（NS2中随机数产生）

2011-06-19 16:09:00| 分类： NS2学习 |举报 |字号订阅

网络仿真中有很多场景是需要随机数作为输入或控制时刻的，为此我参考了柯老师资料，学习了NS2中产生随机数的方法，并且给出我的TCL代码，方便大家学习，也方便自己以后查询，可以拿来即用！

以下只给出产生各种随机数的基本方法，至于实际场景下应该如何设置具体的参数，应该选取何种随机数，以及各种随机数本身的特性，请自行斟酌哦！

随机数：

Pareto分布；

Constant型；

Uniform分布；

Exponential分布；

HyperExponential分布；

实际上各种分布的使用是一致的，关键还是如何选取，如何设置参数，这将在今后的博文中给出！

实例8：（RandomTest.tcl)

#参考了柯老师的资料
set rng [new RNG]
$rng seed 1 ;#seed 为 1时生成的是伪随机数；为0时，每次执行得到的数据将不一样
set nn 5 ;#设置产生随机数的个数

#Pareto分布
puts "Testing Pareto Distribution"
set r1 [new RandomVariable/Pareto]
$r1 use-rng $rng
$r1 set avg_ 10.0
$r1 set shape_ 1.2
for { set i 1} {$i<=$nn} {incr i} {
puts [$r1 value] ;#可以在命令窗口，利用 > 将产生的随机数导入到文件中存下
}

#常数分布
puts "Testing Constant Distribution"
set r2 [new RandomVariable/Constant]
$r2 use-rng $rng
$r2 set avg_ 10.0
for { set i 1} {$i<=$nn} {incr i} {
puts [$r2 value] ;#可以在命令窗口，利用 > 将产生的随机数导入到文件中存下
}

#正态分布
puts "Testing Uniform Distribution"
set r3 [new RandomVariable/Uniform]
$r3 use-rng $rng
$r3 set min_ 0.0
$r3 set max_ 10.0
for { set i 1} {$i<=$nn} {incr i} {
puts [$r3 value] ;#可以在命令窗口，利用 > 将产生的随机数导入到文件中存下
}

#Exponential分布
puts "Testing Exponential Distribution"
set r4 [new RandomVariable/Exponential]
$r4 use-rng $rng
$r4 set avg_ 5
for { set i 1} {$i<=$nn} {incr i} {
puts [$r4 value] ;#可以在命令窗口，利用 > 将产生的随机数导入到文件中存下
}

#Hyperexponential分布
puts "Testing HyperExponential Distribution"
set r5 [new RandomVariable/HyperExponential]
$r5 use-rng $rng
$r5 set avg_ 5
for { set i 1} {$i<=$nn} {incr i} {
puts [$r5 value] ;#可以在命令窗口，利用 > 将产生的随机数导入到文件中存下
}

实验结果：