哈工大软件构造实验lab6

3.1 ADT设计方案
设计了哪些ADT、各自的作用、属性、方法；
给出每个ADT的specification；
（可选）以类图形式给出多个类之间的关系。
//梯子类
public class Ladder {
int h;//台阶数
int ladder[];//台阶，记录猴子，没有则为-1
int number;//编号
右转
public synchronized int turnright(int i,Monkey a)

  左转

public synchronized int turnleft(int i,Monkey a)

public synchronized void clear()

//猴子类
public class Monkey {
int id;//编号
String direction;//方向
int v;//速度
int weizhi;//位置
int time;//时间
public class MonkeyGenerator extends Thread {

public void run(int t,int k,int mv,int h)
{
   
}
public  Vector<Monkey> Generator(int t,int k,int mv,int h)
//猴子产生器，根据输入产出猴子

public class Strategy1 {
/**
* 选择没有猴子的梯子
* @param ladders
* @return
/
public static Ladder choose(Vector ladders)
/*
* 优先选择没有猴子的梯子，若所有梯子上都有猴子，则在岸 边等待，直到某个梯子空闲出来；
* @param ladders
* @return
*/

public class Strategy2 {
public static Ladder choose(Vector ladders, Vector monkeys, Monkey a)
模拟器类
public class Simulator1 {
int n;
int h;
int t;
int N;
int k;
int mv;
Vector ladders;
Vector monkeys;
boolean[] end;
public boolean hasfinished()
public int turn(Monkey a, Ladder b)调用梯子类里的函数，直接封装起来，根据猴子方向来判断怎么走，要是到达返回-1，停止返回-2，否则返回去的梯子号
public void firststep(Monkey a, Ladder b)根据猴子方向确定第一步
public void simulate1()方案1模拟器
public void simulate1()方案2模拟器
3.2 {Monkey线程的run()的执行流程图
这里无需考虑具体采用的梯子选择策略。

                        没选到，wait







                            可以走，就继续走
                             若前面一格有东西就wait，要是他所在位置加上他的速度有东西，就改变其速度并前进

3.3 至少两种“梯子选择”策略的设计与实现方案
3.3.1 策略1
看所有梯子，要是没有空的就等待，直到有空的
3.3.2 策略2
优先选择没有猴子的梯子，若所有梯子上都有猴子，则在岸 边等待，直到某个梯子空闲出来
3.3.3 策略3（可选）
3.4 “猴子生成器”MonkeyGenerator
根据输入的猴子数量和此时的标号来实现，即已知总猴子数N，每次生成k个猴子，然后休息t秒
3.5 如何确保threadsafe？
每次猴子使用梯子移动时都占用该梯子，其次在选择时也要占用所有梯子，同时在占用时调用firststep函数，让猴子上梯子。避免多个猴子因未及时修改梯子而同时上梯子。
3.6 系统吞吐率和公平性的度量方案
吞吐率：存在时间最长的猴子其存在时间为m，猴子总数N，其吞吐率=N/m
公平性: ⚫ “公平性”是指：如果 Monkey 对象 A 比 B 出生得早，那么 A 应该不 晚于 B 抵达对岸，则为“公平”；若 A 比 B 晚到对岸，则为“不公 平”。设 A 和 B 的产生时间分别为??和??，抵达对岸的时间分别为?? 和??，那么公平性?(?, ?) = { 1, ?? (?? − ?? ) ∗ (?? − ?? ) ≥ 0 −1, ??ℎ?????? 。对? 只猴子两两计算其之间的公平性并综合到一起，得到本次模拟的整体 公平性? = ∑ ?(?,?) (?,?)∈Θ C? 2 , Θ = {(?, ?)|? ≠ ?, (?, ?) ∉ Θ}，其取值范围 为[−1,1]

3.7 输出方案设计
日志
用log日志来记录下三种情况： ⚫ 正在左（右）岸等待，离出生已?秒 ⚫ 正在第?架梯子的第?个踏板上，自左向右（自右向左）行进，离出 生已?秒 ⚫ 已从左（右）岸抵达右（左）岸，共耗时?秒
GUI
用可视化来实现，最后在gui上输出吞吐率和公平性
可视化（可选）

3.8 猴子过河模拟器v1
3.8.1 参数如何初始化
采用手动输入的方式
3.8.2 使用Strategy模式为每只猴子选择决策策略
设计Strategy设计模式，根据选择里调用不同的猴子选择策略。
3.9 猴子过河模拟器v2
在不同参数设置和不同“梯子选择”模式下的“吞吐率”和“公平性”实验结果及其对比分析。
3.9.1 对比分析：固定其他参数，选择不同的决策策略

3.9.2 对比分析：变化某个参数，固定其他参数
让ℎ = 20，? = 3，? = 10，? = 3，?? = 5，变化?分别 为 1、2、3、4、5

让n=6，h=20，? = 3，? = 10，? = 3，?? ，变化mv，进行五次实验，对比五次的性能。

让n=6，h=20，mv= 3，? = 10，? = 3，?? ，变化t，进行五次实验，对比五次的性能。

让ℎ = 20，? = 3，? = 10，? = 3，?? = 5，n=6，变化k分别 为 1、2、3、4、5，进行五次实验，对比五次的性能。

让ℎ = 20，? = 3，? = 10，? = 3，?? = 5，n=6，变化N，进行五次实验，对比五次的性能

3.9.3 分析：吞吐率是否与各参数/决策策略有相关性？
没有，吞吐率显然与参数无关，与决策有关
3.9.4 压力测试结果与分析
大量猴子的情况下
Simulator1 aSimulator1 =new Simulator1(6,10, 3, 50, 3,6);
吞吐率=1.2820512820512822
公平性=0.05061224489795919
猴子的吞吐率边高，因为大量猴子时会有很多猴子在岸边等待
速度很快时

Simulator1 aSimulator1 =new Simulator1(6,20,3, 25, 5,15);
吞吐率=0.5555555555555556
公平性=0.47619047619047616
会有很多猴子在梯子上面停留的时间很短。
3.10 猴子过河模拟器v3
针对教师提供的三个文本文件，分别进行多次模拟，记录模拟结果。
吞吐率 公平性
Competiton_1.txt
第1次模拟 0.47619 -0.13333

第2次模拟 0.476190476
0.4

…
第10次模拟 0.357143
0.933333333

平均值 0.436508
0.400001

Competiton_2.txt
第1次模拟 0.238095 -0.488888889
第2次模拟 0.4761904 0.0952
…
第10次模拟 0.5 -0.21333
平均值 0.404762
-0.20233963

Competiton_3.txt
第1次模拟 0.263158
0.133333
第2次模拟 0.30303
-0.04444

…
第10次模拟 0.416667
0.488889

平均值 0.327618
0.192593