Tìm hiểu phương pháp mô phỏng và ứng dụng

- LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG NGUYỄN ĐÌNH CHIẾN HÀ NỘI 10/2008 NGUYỄN ĐÌNH CHIẾN CÔNG NGHỆ THỐNG TIN 2006-2008 HÀ NỘI 2008 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI.
- LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGUYỄN ĐÌNH CHIẾN Người hướng dẫn khoa học: PGS.
- TS TRẦN ĐÌNH KHANG HÀ NỘI 11/2008 TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - i - LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam kết Luận văn tốt nghiệp này là công trình nghiên cứu của bản thân tôi dưới sự hướng dẫn của PGS-TS Trần Đình Khanng Khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học Bách khoa Hà nội.
- Nguyễn Đình Chiến TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - ii - LỜI CẢM ƠN Em xin gửi lời cảm ơn đặc biệt đến thầy giáo PGS.
- TS Trần Đình Khang - Bộ môn Hệ thống thông tin - Khoa Công nghệ Thông tin - Đại học Bách Khoa Hà Nội, người đã gợi ý đề tài luận văn tốt nghiệp và đã hướng dẫn cách thực hiện, cách trình bày luận văn cho em tận tình trong suốt thời gian làm luận văn tốt nghiệp.
- Hà nội, 11/2008 Nguyễn Đình Chiến TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - iii - DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT BPSK Binary Phase Shift Keying CDMA Code Division Multiple Access CSMA/CA CSMA with Collision Avoidance DFS Dynamic Frequency Selection EDGE Enhanced Data Rate for GSM Evolution FBWA Fixed Broadband Wireless Access FSK Frequency Shift Keying GSM Global System for Mobile Communications IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineers ISO International Organization for Standardization MAC Medium Access Control MAN Metropolitan Area Network MIMO Multiple-Input, Multiple-Output OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access PHY Physical PSK Phase Shift Keying QAM Quadrature Amplitude Modulation QPSK Quadrature Phase Shift Keying WiMAX Worldwide Interoperability for Microwave Access WLAN Wireless Local Area Network WMAN Wireless Metropolitan Area Network TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - iv - MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN.
- KHÁI NIỆM MÔ HÌNH.
- Mô hình toán học.
- Mô hình hóa bằng máy tính.
- Mô hình hàng chờ.
- MÔ PHỎNG.
- Mục đích của mô phỏng.
- Các bước cơ bản trong mô phỏng.
- Các chức năng của mô phỏng.
- Một số ứng dụng của hệ thống mô phỏng.
- Các phương pháp mô phỏng.
- 24 Chương 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP SINH SỐ NGẪU NHIÊN.
- SINH SỐ NGẪU NHIÊN KHÔNG ĐỀU BẰNG PHƯƠNG PHÁP NGHỊCH ĐẢO.
- CÁC PHƯƠNG PHÁP SINH KHÔNG CHUẨN KHÁC.
- 42 TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - v - 2.4.2.
- Phương pháp polar cho các biến ngẫu nhiên chuẩn.
- ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG DỰA TRÊN CÁC SỰ KIỆN RỜI RẠC TRONG ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG MẠNG KHÔNG DÂY WIMAX.
- MÔ PHỎNG DỰA TRÊN CÁC SỰ KIỆN RỜI RẠC.
- ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG TRONG ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG MẠNG KHÔNG DÂY WIMAX.
- Mô hình SUI.
- Thực thi mô hình SUI.
- 82 TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - vi - DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1-1: Hệ thống hàng chờ tổng quát.
- 9 Hình 1-2: Các mô hình hàng chờ.
- 10 Hình 1-3: Quy trình xây dựng mô phỏng.
- 49 Hình 2-10: Phân phối của bán kính xác định bằng phương pháp cực.
- Hệ thống gồm 1 hàng đợi và 2 thực thể phục vụ.
- 63 Hình 3-2: Mô phỏng hệ thống với trình tự thời gian tăng dần.
- 65 Hình 3-6: Mật độ phổ năng lượng của hệ thống đa sóng mang OFDM.
- 67 Hình 3-7: Các vùng phủ sóng của hệ thống Wimax.
- 79 TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - vii - DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Sử dụng biến ngẫu nhiên đơn giản.
- 73 TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - viii - TÓM TẮT LUẬN VĂN Nhằm mục đích nghiên cứu phương pháp mô phỏng và các công nghệ mạng máy tính hỗ trợ cho công việc nghiên cứu, tác giả luận văn đã tìm hiểu các kiến thức liên quan và đưa ra một bản luận văn với cấu trúc cơ bản như sau: Chương 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN Trình bày về các vấn đề liên quan đến sự mô phỏng nhưnhững khái niệm về mô hình, mô hình toán học, mô hình hoá.
- Tuy nhiên, mô hình chỉ mô tả được cấu trúc của hệ thống.
- Do vậy, để hiểu rõ cả sự hoạt động của hệ thống đó, chương này sẽ giới thiệu về sự mô phỏng và các đại lượng ngẫu nhiên – một thành phần không thể thiếu trong các phương pháp mô phỏng.
- Nội dung chính của các phương pháp sinh này được trình bày trong các mục tiếp theo.
- ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG DỰA TRÊN CÁC SỰ KIỆN RỜI RẠC TRONG ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG MẠNG KHÔNG DÂY WIMAX Trình bày ứng dụng phương pháp mô phỏng trong việc đánh giá chất lượng của mạng di động không dây thế hệ mới Wimax.
- Song, để hiểu về sự mô phỏng một hệ thống nào đó, chúng ta cũng cần hiểu những vấn đề cơ bản của hệ thống.
- Vì vậy, chương này sẽ giới thiệu sơ lược về hệ thống Wimax, sau đó ứng dụng vào mô hình kênh truyền SUI để mô phỏng đánh giá chất lượng hệ thống.
- TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - ix - LỜI NÓI ĐẦU Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và truyền thông đã giúp con người có thể khám phá những lĩnh vực tưởng chừng như không thể hoặc nếu có thể thì cũng phải tốn rất nhiều thời gian.
- Song, để tìm hiểu một hệ thống đã có sẵn hoặc một hệ thống mới, hầu hết người ta đều sử dụng những công cụ mô phỏng.
- Mô phỏng có thể giúp con người khám phá thế giới với một chi phí thấp hơn so với các cuộc thử nghiệm.
- ngoài ra với mô phỏng chúng ta cũng có thể tìm hiểu các hệ thống mà có thể con người không thể trực tiếp tham gia trong suốt quá trình của nó.
- Do đó, cũng chỉ có một số ít người biết về hệ thống này.
- Vì những lý do trên, tác giả nhận thấy, cần phải nghiên cứu hệ thống Wimax.
- Tuy nhiên, vì không có điều kiện về cơ sở vật chất, trang thiết bị thực tế, nên tác giả đã tìm hiểu một số tài liệu cũng như một số mô hình và lựa chọn đề tài tốt nghiệp “TÌM HIỂU VỀ MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG”.
- Trong bản luận văn này tác giả đã kết hợp các phương pháp mô phỏng với công nghệ Wimax để mô phỏng chất lượng của hệ thống mạng theo công nghệ này.
- Do những hạn chế về kiến thức mô phỏng cũng như mạng Wimax, luận văn này cũng không thể tránh được sự sai sót.
- Xin chân thành cảm ơn! TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - 1 - Chương 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN Chương này trình bày các khái niệm liên quan đến mô hình, các mô hình toán học, mô hình hóa bằng máy tính cũng như tổng quan các phương pháp mô phỏng và một số vấn đề liên quan như các đại lượng ngẫu nhiên.
- KHÁI NIỆM MÔ HÌNH 1.1.1.
- Mô hình toán học Một mô hình toán học là một biểu diễn đơn giản hóa và trừu tượng hóa hiện thực.
- Mô hình toán được sử dụng nhiều trong các ngành khoa học tự nhiên và chuyên ngành kĩ thuật (ví dụ: vật lí, sinh học, kĩ thuật điện tử.
- Eykhoff (1974) định nghĩa một mô hình toán học là một biểu diễn cho các khiá cạnh quan trọng của một hệ thống có sẵn (hoặc sắp được xây dựng) với mục đích biểu diễn tri thức về hệ thống đó dưới một dạng có thể xử lý được.
- Mô hình toán học có thể có nhiều dạng như: mô hình thống kê, phương trình sai phân, hay mô hình lí thuyết trò chơi.
- Ví dụ về mô hình toán học • Trong sinh học: Mô hình về sự phát triển của dân số.
- Một mô hình đơn giản cho bài toán này là mô hình phát triển Malthus mô tả sự tăng trưởng của dân số theo hàm mũ dựa trên sự bất biến của tỉ lệ hệ số phức.
- Mô hình cảm ứng lân cận giải thích sự hình thành của một cây nấm từ mạng lưới các nấm con mọc hỗn độn ban đầu.
- TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - 2.
- Trong vật lí: Mô hình cho một hạt trong trường-điện thế.
- Trong mô hình này, một phần tử được xem là một khối điểm m với quĩ đạo của nó được biểu diễn bởi hàm x: R → R3, với tọa độ của nó trong không gian là một hàm theo thời gian.
- Trường-điện thế được cho bởi hàm V:R3 → R và quĩ đạo là nghiệm của phương trình sai phân Trong mô hình này giả thiết phần tử là một khối điểm, điều mà không đúng trong nhiều trường hợp, ví dụ: mô hình cho chuyển động của hành tinh.
- Trong kinh tế: Mô hình hành vi của một khách hàng.
- Trong mô hình này, ta xem xét trường hợp một khách hàng phải lựa chọn để mua trong số n mặt hàng được đánh nhãn 1,2,...,n, mỗi thứ có giá là p1, p2.
- Mô hình còn giả thiết là khách hàng sở hữu số tiền giá trị M dùng để mua các mặt hàng và mục đích là cực đại U(x1, x2.
- Bài toán cần giải quyết về mô hình hành vi của khách hàng trở thành bài toán tối ưu hóa, nghĩa là: 12.
- Mô hình này được sử dụng trong lý thuyết cân bằng chung, đặc biệt dùng để chứng minh sự tồn tại và tối ưu hóa Pareto của cân bằng kinh tế.
- Tuy nhiên, việc mô hình này gán giá trị số để phân mức thỏa mãn của khách hàng vẫn là vấn đề tranh cãi.
- TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - 3 - Để so sánh các hệ thống thực cùng chức năng, người ta thường dựa vào các tiêu chuẩn như chi phí tạo ra, hiệu quả hoạt động, độ ổn định.
- Một giải pháp hiệu quả là mô hình hóa các hệ thống đó bằng mô hình toán học.
- Vì mô hình toán học đưa ra chưa chắc là miêu tả đúng hoàn toàn chức năng của một hệ thống mong muốn, ban đầu nó chỉ có thể được xem là một giả thuyết về cách hoạt động của hệ thống, hoặc ước lượng một sự kiện có thể dự đoán là ảnh hưởng đến hệ thống.
- Một vấn đề nảy sinh, là nếu chưa tồn tại hệ thống thực, thì làm sao kiểm chứng độ chính xác của mô hình toán học.
- Để giải quyết vấn đề này, các kĩ sư có thể dùng cách thức mô phỏng lại hệ thống thực dùng các phần mềm mô phỏng.
- Một mô hình toán học thông thường mô tả một hệ thống bằng cách sử dụng một tập các biến và các hàm nhằm thiết lập mối quan hệ giữa các biến đó.
- Các biến này sẽ đại diện cho một vài thuộc tính nào đó của hệ thống, ví dụ: đầu ra của hệ thống có thể là ở dưới dạng tín hiệu, dữ liệu thời gian, biến đếm (tăng/giảm dần), sự xảy ra của một sự kiện (có/không).
- Các khối cơ bản trong mô hình toán học: Có tất cả 6 nhóm biến cơ bản: biến quyết định, biến đầu vào, biến trạng thái, biến ngoại sinh, biến ngẫu nhiên, và biến đầu ra.
- Hơn nữa, các biến đầu ra là phụ thuộc vào trạng thái của hệ thống.
- TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - 4 - Mục tiêu và các ràng buộc giữa hệ thống và người dùng nó có thể được biểu diễn dưới dạng các hàm của các biến đầu ra và các biến trạng thái, gọi là hàm mục tiêu hay hàm ràng buộc.
- Phân loại các mô hình toán học: Nhiều mô hình toán học có thể được phân loại theo các cách sau: 1.
- Tĩnh và Động: Mô hình tĩnh không xét đến yếu tố thời gian, trong khi mô hình động có xét đến.
- Vì thế, mô hình động thường dùng phương trình sai phân để biễu diễn.
- Các tham số tập trung và Các tham số phân phối: Nếu mô hình mà đồng nhất thì các tham số là tập trung.
- Nếu mô hình là không đồng nhất thì nó là tham số phân phối.
- Phân loại mang tính trực quan: Các vấn đề dùng mô hình toán học thường được phân loại thành mô hình black box và white box, tùy vào lượng thông tin có sẵn/cho trước về hệ thống.
- Mô hình hộp đen và một hệ thống mà thông tin có sẵn về hệ thống là không có.
- Mô hình hộp trắng (hay còn gọi là hộp gương (glass box, clear box)) là một hệ thống mà mọi thông tin cần thiết đều có sẵn.
- Mọi hệ thống thực tế thường nằm dao động ở giữa cả 2 loại trên, nó không hoàn toàn là hộp đen mà cũng không hoàn toàn là hộp trắng.
- Thông tin có sẵn (priori information): Thông thường, ta sử dụng tối đa thông tin có sẵn để giúp cho mô hình càng chính xác.
- Vì thế, mô hình hộp trắng thường được ưa thích.
- TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG VÀ ỨNG DỤNG - 5 - Ví dụ: nếu ta muốn mô hình hóa cách thuốc tác động lên cơ thể của con người, ta biết rằng thông thường lượng thuốc trong máu là một hàm phân rã dạng hàm mũ theo thời gian.
- Và việc ước lượng các thông số (biến) chưa biết cần sử dụng các phương tiện/phương pháp phù hợp trước khi đưa mô hình vào sử dụng.
- Như vậy, với mô hình hộp đen, ta vừa phải cố gắng ước đoán dạng hàm phù hợp, đồng thời tìm ra các giá trị tham số cho dạng hàm đó.
- Nếu thông tin có sẵn không có, thì ta nên lựa chọn các hàm đủ tổng quát để có thể bao quát được mọi mô hình khác nhau.
- Điều cần chú ý nữa là khi mà số lượng biến lớn và quá nhiều hàm khác nhau tham gia vào trong mô hình đề xuất, bài toán sẽ trở nên khó giải quyết.
- Thông tin chủ quan: Đôi lúc, việc đưa thông tin mang tính chủ quan vào trong mô hình toán học là hữu ích.
- Độ phức tạp: Độ phức tạp của một mô hình toán học luôn bao gồm sự đánh đổi giữa sự đơn giản và tính hiệu quả.
- Occam's Razor là một nguyên lí đặc biệt liên quan đến vấn đề mô hình hóa.
- ý tưởng cơ bản là giữa các mô hình mà có khả năng phán đoán tương đối

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt