ADS29009-2019-2

1 AULA 1 - Dia 30/07/2019

1.1 Objetivos

• Apresentação da Disciplina (SIGA A)
• Plano de Ensino (SIGA A)
• Avaliação (SIGA A)

1.2 Introdução a ADS

• Que projeto estou fazendo? Como procedo para fazer uma ADS?

1.3 Tarefa A1.1

• Pesquisar um artigo sobre ADS em uma área de seu interesse. Analisar um arquivo a luz das etapas e conceitos discutidos nesta semana.

Fazer slides que devem ser postados na data anterior da apresentação. O slide deve apresentar:

• Objetivo da ADS no artigo
• Métricas
• Parâmetros
• Fatores
• Workload
• Técnicas usadas
• Resumo de como são apresentados os dados
• Conclusão Pessoal

APRESENTAÇÃO: Dia 9/8/2019

1.4 Material de Referência

• Slides de Introdução a ADS

2 AULA 2 - Dia 2/08/2019

2.1 Objetivos

• Continuação conceitos de ADS

2.2 Material de Referência

• Slides de Introdução a ADS

3 AULA 3 - Dia 9/08/2019

3.1 Objetivos

• Finalização Introdução ADS
• Apresentação dos Trabalhos

4 AULA 4 - Dia 13/08/2019

4.1 Objetivos

• Introdução a DTMC

4.2 Materialde Referência

https://www.dropbox.com/s/oz2dlua2kmc1w2m/CadeiasDeMarkovDiscretas_Parte1.pdf?dl=0

5 AULA 5 - Dia 16/08/2019

5.1 Objetivos

• Continuação DTMC

5.2 Material de Referência

https://www.dropbox.com/s/oz2dlua2kmc1w2m/CadeiasDeMarkovDiscretas_Parte1.pdf?dl=0

5.3 Links Interessantes

• [1]

6 AULA 6 - Dia 23/08/2019

6.1 Objetivos

• Continuação DTMC
• Simulação DTMC

6.2 Itens a constar da atividade de simulação

• código fonte matlab
• minirelatório com:
  • comparação dos resultados das probabilidades em regime estacionário conforme slide;
  • resposta as questões do slide
  • Uma pdf das transições de primeira passagem para os estados colocados no slide.

6.3 Material de Referência

• DTMC parte2

• https://www.dropbox.com/s/hvgk42nhhcsyjlt/SimMarkovAlunos.m

  P = [ 
          0.2    0    0.8    0    0    0    0    0    0    0;
          0    0.2    0.3  0.3  0.2  0    0    0    0    0;
          0    0    0.1    0    0    0.9  0    0    0    0;
          0    0    0    0    0    0    1.0  0    0    0;
          0    0    0    0    0    0.3  0.7  0    0    0;
          0    0    0    0    0    0    0    0.2  0    0.8;
          0    0    0    0    0    0    0    0    0.8  0.2;
          1.0  0    0    0    0    0    0    0    0    0;
          0    1.0  0    0    0    0    0    0    0    0;
          0.2 0.6  0    0    0    0    0    0    0    0.2;
         ];

7 AULA 7 - Dia 27/08/2019

• Simulação da DTMC (conclusão)

8 AULA 8 - Dia 30/08/2019

8.1 Objetivos

• Aplicações de DTMC: Aloha Puro
• Discussão de Projeto usando os Mindstorms

8.2 Slides desta Aula

• Slides Aloha Puro

9 Aula 9 - Dia 06/09/2019

• Introdução a CTMC
• Projeto de Desempenho sobre o Robô

9.1 Material de Referência

• Slides CTMC - parte1

9.2 Links sobre o EV3

• Site Ev3 - Opções de Programação
• Biblioteca C++ from Germany

10 Aula 10 - Dia 10/09/2019

• Instalação de tools C++ no ev3

Usar máquina virtual com Ubuntu 18.04

Fazer conforme

• Toolchain

O make e o gcc devem estar instalados.

https://c4ev3.github.io/ (Lembrar que são ferramentas 32 bits)

sudo apt-get install lib32ncurses5 lib32z1
sudo apt-get install libudev-dev pkg-config
wget -c http://www.codesourcery.com/sgpp/lite/arm/portal/package4571/public/arm-none-linux-gnueabi/arm-2009q1-203-arm-none-linux-gnueabi-i686-pc-linux-gnu.tar.bz2
mkdir CodeSourcery
tar -jxvf ~/arm-2009q1-203-arm-none-linux-gnueabi-i686-pc-linux-gnu.tar.bz2 -C ~/CodeSourcery/
echo export PATH=~/CodeSourcery/arm-2009q1/bin/:$PATH >> ~/.bashrc && . ~/.bashrc 

• Uploader (não usei diretamente pois fiz scp para robot@IP_ROBO (password "maker".

git clone --recursive https://github.com/c4ev3/ev3duder

Entrar e compilar usando o make Entrar em EV3-API/API e compilar. EU tive que editar o Makefile para remover a referência ao Windows

• Compilar

arm-none-linux-gnueabi-gcc -I../EV3-API/API  -L../EV3-API/API/ alo.c -lev3api

11 Aula 11 - Dia 13/09/2019

11.1 Objetivos

• CTMC - Aplicações: modelagelam da alocação de GTS no IEEE802.15.4

11.2 Problema (simplificação do GTS no IEEE 802.15.4

O padrão de rede sem fio IEEE802.15.4 prevê a comunicação sem BEACON (CSMA-CA) e com BEACON, onde parte do frame possui até 7 canais que podem ser alocados sob demanda por um coordenaodor (supor topologia em estrela com coordenador no centro). A alocação é realizada em canal de controle a parte. Construir uma cadeia de Markov em Tempo Contínuo de forma:

(i) a computar a probabilidade de bloqueio. Supor N nodos com número médio de requisições $lambda$

(ii) como poderia ser computada a vazão esperada do sistema?

(iii) como poderíamos estimar a vazão na parte CSMA-CA (supor comportamento como Slotted Aloha)

(iv) na parte GTS, como poderíamos considerar dois grupos de nodos onde o primeiro grupo pode ocupar os 7 slots e o segundo grupo, com taxa diferente poderia ocupar até dois slots?

12 Aula 12 - Dia 20/09/2019

• Introdução a Teoria de Filas
• Filas MM1 com buffer ilimitado

12.1 Material de Referência

• Introdução a Teoria de Filas
• Filas MM1

13 Aula 13 - Dia 24/09/2019

13.1 Objteivos

• Desenvolvimento de Projeto de ADS

13.2 Visão geral do Software no Mindstorm

13.4 Especificação das mensagens no socket

O "programa sob teste" se conecta no servidor Flask através de um socket. O programa se comporta como um servidor que recebe comandos atraváes de uma string de tamanho fixo (15 caracteres). A todo comando ele envia uma resposta também de 15 caracteres.

No momento que recebe um comando o programa deve ler o tempo do sistema e ao enviar uma resposta ele deverá ler novamente o tempo e enviá-lo na string de resposta;

Formato da string (ideal seria usar padrão: XML,JSON?). Vantagem de usar XML seria usar uma biblioteca padrão.

Comando;P:par1;P:par2;...;TE:...tempo;TS:tempo

Pontos a verificar:

• o tamanho da string deveria ser aumentada ou flexibilizado?

13.5 Especificação do Gerador de Cargas/Monitor

• O gerador de carga deverá ler uma especificação de um arquivo e gerar a carga. Prever identificação do Experimento e da Repetição.
• O monitor deverá ler as respostas e armazená-las devidamente em arquivo.
• Um analisador/visalizador de dados deverá permitir sumarizar dados, gerar intervalo de confiança e mostrar os resultados

13.6 Módulo de Processamento Autônomo

1. include <stdio.h>
2. include <sys/time.h>

//classe baseada no geekforgeeks

class t_duracao {

   public:
       void iniciar_medicao() {
           gettimeofday(&start, NULL);
       }
       void finalizar_medicao(){
           gettimeofday(&end, NULL);
           time_taken = (end.tv_sec - start.tv_sec) * 1e6;
           time_taken = (time_taken + (end.tv_usec -
                                       start.tv_usec)) * 1e-6;
       }
       void mostrar_tempo(){
           printf("valor de tempo = %lf", time_taken);

       }
       float retornar_tempo(){
           return time_taken;
       }

   private:
       double time_taken;
       struct timeval start, end;

} tempo_estimado;

float computar_desloc_x() {

 float d;
 
 d = 10+20*uniforme(); // uniforme retorna entre 0 e 1 - no minimo andará 10cm e no máximo 30 cm
 return d; 

}

float computar_lateral(float meu_y, float meu_desloc) {

 float lat;

 lat = seno (0.042*meu_desloc) * 50; /* amplitude máxima 50 cm
 return lat-meu_y;

}

main() {

 receive(max_x,max_y);
 tempo_estimado.iniciar_medicao();
 x=0; //valor absoluto do movimento na direção x
 desloc_x=0;
 y=0; //valor absoluto do movimento na direção y
 desloc_y=0;
 while (x<max_x) {
    //computar movimento para frente
    desloc_x=computar_desloc_x();
    x = desloc_x + x;
    //andar para frente
    movimento_avante(desloc);
    //computar movimento lateral
    desloc_y=computar_lateral(y, x);
    y=y+desloc_y;
    movimento_lateral(desloc_y);
    rotacionar_frente();
 }
 finaliza_movimento();
 tempo_estimado.finalizar_medicao();
 send_annswer(tempo_estimado.retornar_tempo());

} </syntaxhighlight>

<> uniforme()*10+10; <>

13.7 Referências

• Guia Ev3
• PID explained
• Autonomous Navigation Robot
• Using tacho motors Using Tacho Motors

14 Aula 14 - Dia 27/09/2019

14.1 Objetivos

• Revisão Fila M/M/1
• Fila M/M/1/c (c servidores)

14.2 Material de Referência para esta aula

• Filas M/M/1/c

15 Aula 15 - Dia 04/10/2019

15.1 Objetivos

• Revisão Fila M/M/n
• Fila M/M/1/K

15.2 Material de Referência para esta aula

https://www.dropbox.com/s/jycdd2dzqqsxb5g/FilaMM1_CapacidadeLimitada.pdf?dl=0

16 AULA 16 - Dia 08/10/2019

16.1 Objetivos

• Aula antecipada para tratar o experimento do rob
• Geração de Números Randômicos na Simulação

17.1 Objetivos

• finalização da classe de geração randômica de números;
• construção do módulo autônomo do robô usando geração randômica.

17.2 Links interessantes

• Medição de Tempo no C

18 AULA 18 - Dia 18/10/2019

18.1 Objetivos

• PARTE 1
  • Introdução a Simulação a Eventos Discretos
  • Exemplo de simulação e estatística de uma fila MM1

• PARTE 2
  • Preparação do robô para Feira de Ciências e Tecnologia

18.2 Material de referência

• Slides de Introdução a Simulação a Eventos Discretos

19 AULA 19 - Dia 22/10/2019

PALESTRA - IOT - IPTV

20 AULA 20 - Dia 25/10/2019

20.2 Material de Referência

• Ver Projeto Apache
• Proposição de Exercício: simulação de uma rede de filas;

1. Adaptar o código de tratamento de uma fila MM1 simples, conforme colocado no slide para um formato de um simulador de eventos discretos com filas. Use o código abaixo como apoio.

//Basead em http://stdcxx.apache.org/doc/stdlibug/2-2.html#225

#include <queue>
#include <iostream>
#include <cstdlib>

//==================================================================
// classes evento e simulação - base para o desenvolvimento da simulação
//==================================================================

class event {
public:
  // Construct sets time of event.
  event (double t) : time (t)
    { }

  // Execute event by invoking this method.
  virtual void processEvent () = 0;

  const double time;
};


class simulation {
public:
  simulation () : simtime (0), eventQueue () 
    {}
  void run ();
  void  scheduleEvent (event * newEvent) {
    eventQueue.push (newEvent);
  }
  double simtime;
protected:
  class eventComparator {
    public:
    bool operator() (const event * left, const event * right) const {
      return left->time > right->time;
    }
  };
  std::priority_queue<event*,
                      std::vector<event *, std::allocator<event*> >,
                      eventComparator> eventQueue;  //fila de eventos 
};

void simulation::run () {

  while (! eventQueue.empty ()) { //enquanto exisitr eventos na fila de eventos

    event * nextEvent = eventQueue.top (); //captura evento no topo da fila
    eventQueue.pop ();  //retira evento da fila
    simtime = nextEvent->time;  //ajusta tempo de simulação
    nextEvent->processEvent ();  //processa evento
    delete nextEvent;  //remove evento
  }
}

//===================================================================
//Customização dos eventos e do simulador
//===================================================================

class standardArrival : public event {
public:
  standardArrival (double t)
    : event (t)
    { }
  virtual void processEvent ();
};

void standardArrival::processEvent () {
  std::cout << "processando evento no tempo " << time  << '\n';
}

class simuladorFilas : public simulation {
public:
  simuladorFilas ()
    { }
 
} oSimulador;

// from https://stackoverflow.com/questions/2704521/generate-random-double-numbers-in-c

double fRand(double fMin, double fMax)
{
    double f = (double)rand() / RAND_MAX;
    return fMin + f * (fMax - fMin);
}

int main () {

  // Inicializar aqui a fila de eventos
  double t;

  oSimulador.scheduleEvent (new standardArrival (t=fRand(1.0,10.0)));
  oSimulador.scheduleEvent (new standardArrival (t=t+fRand(1.0,10.0)));
  oSimulador.scheduleEvent (new standardArrival (t=t+fRand(1.0,10.0)));

  // Executar simulador
  oSimulador.run ();


  return 0;
}

20.3 Modelo de Simulação a ser implementado - Atividade A2.1

A fila de MM1 a ser implementada segue o modelo abaixo. A geração de tráfego é Poisson e o serviço segue distribuição exponencial. 50% do tráfego gerado por queue0 é reconduzido para queue1 e 30% para queue2 e 20 % saem do sistema. Computar o tempo médio no sistema das requisições em cada ramo da rede (queue1 e queue2).

21 AULA 21 - Dia 29/10/2019

21.1 Objetivos

• Estudo de uma Implementação de um Simulador a Eventos Discretos;
• Uso de um SImulador a Eventos Discretos para Redes: Omnet
  • Tutorial Tic-Toc
  • conceito de gates e de vetor de gates;
    • envio de mensagens e de cópias de mensagens;
  • Modelagem de Delays
  • Uso de funções de geração de números randômicos
  • Modelagem de retransmisssão: timeouts e cancelamento de timeout;

21.2 Considerações sobre a simulação com o omnet

No manual de simulação do Omnet pode-se observar que:

21.2.1 Eventos e Ordem de Execução

• mensagens são representadas por eventos (class cMessage) e subclasses;
• o tempo de ocorrência de um evento é o momento da chegada da mensagem (arrival time) no módulo de destino;
• timeouts serão implementados por um módulo emissor como mensagens para eles mesmos (self-messages);
• eventos são processados de acordo com o tempo de chegada (mensagens com tempo mais antigos primeiro) de forma a manter a relação de causalidade;
• Caso duas mensagens tenham o mesmo tempo de chegada tem-se que:
  • a mensagem com maior prioridade atribuída pelo usuário é executada primeiro ( higher scheduling priority);
  • caso tenham a mesma prioridade, será executada a que estiver primeiro na fila (escalonada pelo scheduler).

21.4 Acesso omnetpp na Cloud IFSC

• Contribuição de Gabriel de Souza/CTIC.

Fazer:

ssh SEU_USUARIO_LDAP@nuvem.sj.ifsc.edu.br -p 2223 -XC

$ omnetpp

21.5 Roteiro para Conceitos Básicos

USando o manual rever:

• 2.1 Conceitos de Modelagem
  • Hierarquia de Módulos;
  • Tipo Módulo;
  • Links, Portos e Mensagens

• 2.4.Depuração do Código
• 2.5.Visualização da Troca de Mensagens após a Simulação (Sequence Chart)

22 AULA 22 - Dia 1/11/2019

22.1 Objetivos

• Continuação exemplo tic-toc
• Fila MM1 no omnet

22.2 Arquivo mm1.ned

• Baseado em Paolo Giaccone

Criar mm1.ned:

// *** mm1.ned ***
simple Generator {
parameters:
	volatile double interArrivalTime; // sec
	@display("i=block/source");
gates:
	output out;
}

simple Queue {
parameters:
	volatile double serviceTime; // sec
	@display("i=block/queue");
gates:
	input in;
	output out;
}

simple Sink {[General]
parameters:
	@display("i=block/sink");
gates:
	input in;
}

network MM1 {
submodules:
	gen: Generator{
		@display("p=273,101");
        }
	queue: Queue{
                @display("p=165,79");
        }
	sink: Sink{
                @display("p=50,79");
        }
connections:
	gen.out --> queue.in;
	queue.out --> sink.in;
}

22.3 Arquivo generator.cc

• Baseado em Paolo Giaccone

Criar generator.cc:

/*** generator.cc ***/
#include <string.h>
#include <omnetpp.h>

using namespace omnetpp;

class Generator: public cSimpleModule {
private:
	cMessage *sendMsgEvent;
public:
	Generator(); // constructor
	virtual ~Generator(); // destructor
protected:
	virtual void initialize();
	virtual void finish();
	virtual void handleMessage(cMessage *msg);
};

Define_Module(Generator);

Generator::Generator() {
	sendMsgEvent=NULL;
}

Generator::~Generator() {
	cancelAndDelete(sendMsgEvent);
}

void Generator::initialize() {
	// create the "send" packet
	sendMsgEvent=new cMessage("sendEvent");
	// schedule the first event at random time
	scheduleAt(par("interArrivalTime"), sendMsgEvent);
}

void Generator::finish() {
}

void Generator::handleMessage(cMessage *msg) {
	cMessage *pkt;
	simtime_t departure_time;
	// create new packet
	pkt = new cMessage("packet");
	// sent to the output
	send(pkt,"out");
	// compute the new departure time
	departure_time=simTime()+par("interArrivalTime");
	// schedule the new packet generation
	scheduleAt(departure_time, sendMsgEvent);
}

22.4 Arquivo queue.cc

• Baseado em Paolo Giaccone
• NOTE que nesta implementação a requisição servida fica no topo da fila.

/*** queue.cc ***/
#include <string.h>
#include <omnetpp.h>

using namespace omnetpp;

class Queue : public cSimpleModule {
private:
	// local variable
	cQueue buffer;
	cMessage *endServiceEvent;
	simtime_t service_time;
public:
	// constructor
	Queue(); // constructor
	virtual ~Queue(); // destructor
protected:
	virtual void initialize();
	virtual void finish();
	virtual void handleMessage(cMessage *msg);
};

Define_Module(Queue);
	Queue::Queue() {
	endServiceEvent=NULL;
}

Queue::~Queue() {
	cancelAndDelete(endServiceEvent);
}

void Queue::initialize() {
	endServiceEvent=new cMessage("endService");
}

void Queue::finish() {}

void Queue::handleMessage(cMessage *msg) {
	cMessage *pkt;
	// if msg is endServiceEvent, then
	//dequeue and send the pkt to the output
	//if another pkt is available in the buffer, then
	//start a new service
	// if msg is a packet, then
	//enqueue the pkt
	//if server idling, then
	//start a new service
	if (msg==endServiceEvent) {
		// dequeue
		pkt=(cMessage*)buffer.pop();
		// send
		send(pkt,"out");
		if (!buffer.isEmpty()) { // if another pkt is available
			// start the service
			service_time=par("serviceTime");
			scheduleAt(simTime()+service_time,endServiceEvent);
		}
	} else { // msg is a packet
		// enqueue
		buffer.insert(msg);
		// if the server is idling
		if (!endServiceEvent->isScheduled()) {
			// start the service
			service_time=par("serviceTime");
			scheduleAt(simTime()+service_time,endServiceEvent);
		}
	}
}

22.5 Arquivo sink.cc

/*** sink.cc ***/
#include <string.h>
#include <omnetpp.h>

using namespace omnetpp;

class Sink : public cSimpleModule {
private:
	// online stats
	cStdDev delayStats;
	cOutVector delayVector;
public:
	Sink(); // constructor
	virtual ~Sink(); // destructor
protected:
	virtual void initialize();
	virtual void finish();
	virtual void handleMessage(cMessage *msg);
};

Define_Module(Sink);
Sink::Sink() {}

Sink::~Sink() {}

void Sink::initialize() {
	delayStats.setName("TotalDelay");
	delayVector.setName("Delay");
}

void Sink::finish() {
	recordScalar("Ave delay",delayStats.getMean());
	recordScalar("Number of packets",delayStats.getCount());
}

void Sink::handleMessage(cMessage *msg) {
	// compute queueing delay
	simtime_t delay=simTime() - msg->getCreationTime();
	// update stats
	delayStats.collect(delay);
	delayVector.record(delay);
	// delete msg
	delete(msg);
}

22.6 Arquivo omnet.ini

# omnetpp.ini
[General]
network = MM1
sim-time-limit = 100s
**.interArrivalTime=exponential(2)
**.serviceTime=exponential(0.8)

23 AULA 23 - Dia 5/11/2019

23.1 Objetivos

• Exemplo de Rede de Filas no Omnet
• ExperimentoxMediçãoXRepetição;
• Análise de resultados da simulação usando o Omnet

// *** mm1.ned ***
simple Generator
{
    parameters:
        volatile double interArrivalTime; // sec
        @display("i=block/source");
    gates:
        output out;
}

simple Queue
{
    parameters:
        volatile double serviceTime; // sec
        @display("i=block/queue");
    gates:
        input in;
        output out;
}

simple Sink
{
    parameters:
        @display("i=block/sink");
    gates:
        input in;
}

simple Splitter
{
    parameters:
        volatile double prob_out0; // sec
        volatile double prob_out1; // sec        
        @display("i=block/sink");
    gates:
        input in;
        output out[2];
}

network MM1Rede1
{
    submodules:
        gen: Generator {
            @display("p=265,212");
        }
        queue0: Queue {
            @display("p=265,118");
        }
        queue1: Queue {
            @display("p=110,58");
        }
        queue2: Queue {
            @display("p=110,173");
        }
        splitter: Splitter {
            @display("p=193,118");
        }
        sink1: Sink {
            @display("p=49,58");
        }
        sink2: Sink {
            @display("p=49,173");
        }
    connections:
        gen.out --> queue0.in;
        queue0.out --> splitter.in;
        splitter.out[0] --> queue1.in;
        splitter.out[1] --> queue2.in;
        queue1.out --> sink1.in;
        queue2.out --> sink2.in;

}

network MM1Rede2
{
    submodules:
        gen: Generator {
            @display("p=265,212");
        }
        queue0: Queue {
            @display("p=265,118");
        }
        queue1: Queue {
            @display("p=110,58");
        }
        queue2: Queue {
            @display("p=110,173");
        }
        queue3: Queue {
            @display("p=102,243");
        }
        splitter: Splitter {
            @display("p=193,118");
        }
        sink1: Sink {
            @display("p=49,58");
        }
        sink2: Sink {
            @display("p=38,243");
        }
    connections:
        gen.out --> queue0.in;
        queue0.out --> splitter.in;
        splitter.out[0] --> queue1.in;
        splitter.out[1] --> queue2.in;
        queue1.out --> sink1.in;
        queue2.out --> queue3.in;
        queue3.out --> sink2.in;

}

# omnetpp.ini
[General]

sim-time-limit = 100s

*.gen.interArrivalTime=exponential(1)
**.queue0.serviceTime=exponential(0.2)
**.queue1.serviceTime=exponential(0.2)
**.queue2.serviceTime=exponential(0.8)

**.splitter.prob_out0 = 0.5
**.splitter.prob_out1 = 0.3

repeat=3

[Config Experimento1] 
network = MM1Rede1

[Config Experimento2]
network = MM1Rede2

*.gen.interArrivalTime=exponential(${1,2})
**.queue3.serviceTime=exponential(0.8)

splitter.cc

/*
 * splitter.cc
 *
 *  Created on: Nov 5, 2019
 *      Author: eraldo
 */

/*** queue.cc ***/
#include <string.h>
#include <omnetpp.h>

using namespace omnetpp;

class Splitter : public cSimpleModule {
private:
    // local variable
    cQueue buffer;
    cMessage *endServiceEvent;
    simtime_t service_time;
public:
    // constructor
    Splitter(); // constructor
    virtual ~Splitter(); // destructor
protected:
    virtual void initialize();
    virtual void finish();
    virtual void handleMessage(cMessage *msg);
};


Define_Module(Splitter);

Splitter::Splitter() {
}

Splitter::~Splitter() {
}

void Splitter::initialize() {
    endServiceEvent=new cMessage("endService");
}

void Splitter::finish() {}

void Splitter::handleMessage(cMessage *msg) {
    double unif_rand = uniform(0, 1);
    if ( unif_rand < par("prob_out0").doubleValue()) {
            send(msg,"out",0);
            EV << "Encaminhando queue1\n";
    } else  if ( unif_rand > par("prob_out0").doubleValue() && unif_rand <  (par("prob_out0").doubleValue()+par("prob_out0").doubleValue())) {
        send(msg,"out",1);
        EV << "Encaminhando queue2\n";
    } else
        delete msg;
}

24 AULA 24 - Dia 8/11/2019

24.1 Objetivos

• Ainda Exemplo de Rede de Filas no Omnet
• Análise de resultados da simulação usando o Omnet
• Intervalo de Confiança no Omnet
• Instalação do inet
• Início do Tutorial Wireless

24.2 Manuais Omnet

• Manual do IDE;
• Manual do Simulador ;
• Tutorial Wireless

26 AULA 26 - Dia 22/11/2019

26.3 Exercício 1

• Modificar o Step 10 (Config Wireless10A no omnetpp.ini) para variar potência de transmissão para 0.6, 0.9 e 1.2mW
• Verificar se existe impacto no EndToEndDelay

26.4 Exercício 2

• Modificar o Step 10 (Config Wireless10A no omnetpp.ini) um modelo BonnMotionMobility que permita que os hosts A e B siga trajetórias prédefinidas (por exemplo, ruas de uma cidade). Mantenha os roteadores parados.

27 AULA 27 - Dia 26/11/2019

• Confiança Estatística:
  • Explorando os ShowCases no Omnet

28 AULA 28 - Dia 29/11/2019

• Medição Ativa e Passiva em Redes

28.1 Medição Ativa e Passiva em Redes

• Referência:

Survey Sobre Medição em Redes

• Slides: Medição Ativa - Iperf

https://www.dropbox.com/s/38qy76phjob7a3o/Medi__oEmRedes.pdf?dl=0

28.2 ATIVIDADE EM SALA - Questionário Medição Ativa x Passiva em Redes

1.Explique a diferença entre medição ativa e passiva em redes.

2.Liste os benefícios advindos da a aquisição de dados/avaliação de desempenho derivado da medição ativa ou passiva.

3.Descreva como o SNMP e RMON podem ser usados no contexto de medição em redes.

4.Apresente brevemente as sete métricas de desempenho IP proposta pela IETF (IP Performance Metrics - IPPM)

5.Em medição passiva existem problemas associados ao sigilo de dados. Discuta que problemas são estes e como podem ser contornados.

6.Em medição ativa normalmente se usa o conceito de "probes". Explique o que é e discuta características desejáveis de uma pacote probe. Discuta também o conceito de intrusão neste contexto.

7.Explique como é formado o tempo de retardo (delay) fim-a-fim na comunicação de dados.

8.Explique como é computada a capacidade de um caminho (fim-a-fim) de comunicação.

9.Qual conceito de banda disponível ("Available bandwidth"). Discuta o conceito a luz do que é apresentado em [3]

10.Proponha um esboço de "Projeto de ADS" usando medição ATIVA usando o software iperf para avaliar o comportamento de um Access Point Comercial (Manual do TP-Link WDR4300. O objetivo do experimento é avaliar a vazão no sistema comparando quando (i) um PC wireless está ligado diretamente a um AP que está ligado diretamente a uma rede cabeada e (2) um PC está ligado a um AP que está conectado em configuração WDS a outro AP em rede cabeada (https://www.tp-link.com/br/support/faq/227/).

28.3 Outras Referências

• Network Monitoring Tool

https://www.caida.org/publications/papers/2003/bwestmetrics/

29 AULA 29 - Dia 3/12/2019

29.1 Objetivos

• Confiança Estatística nos Resultados dos Experimetos;
• Comparação de Sistemas baseado no Intervalo de Confiança;

29.3 Atividade

• Computar o intervalo de confiança para um nível de 95% na estatística do problema de rede de filas. Usar 30 repetições.

30 AULA 30 - Dia 6/12/2019

• Medição Ativa e Passiva em Redes
• Projeto de Experimento de Medição em Redes Sem Fio
• Finalização do Projeto de Medição do Robô

31 AULA 31 - Dia 13/12/2019

• Apresentação do Projeto de Simuladores Discretos
• Sobre Projetos Fatoriais
• Finalização do Projeto de Medição do Robô

31.1 Material de Referência

• Slides Profa. Jussara Almeida

33 Livros sobre ADS

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34 Links Interessantes

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