ADS29009-2020-1: mudanças entre as edições

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Linha 406: Linha 406:
*Geração de Números Randômicos para Simulação
*Geração de Números Randômicos para Simulação
**Método Linear Congruente
**Método Linear Congruente
**Método da Inversa para geração de números de uma distribuição quailquer
**Método da Inversa para geração de números de uma distribuição qualquer


==Slides da Aula==
==Slides da Aula==

Edição das 08h13min de 1 de julho de 2020

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

Questões Iniciais:

  • 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 20/02/2020

1.4 Material de Referência

2 AULA 2 - 19/02/2020

2.1 Objetivos

  • Conceitos básicos de ADS
  • Tarefa em SAla

2.2 TAREFA

Considere o texto em: http://ieeexplore.ieee.org/document/997208/

Responda (em grupo) as seguintes questões:

0) Qual o objetivo principal do experimento?
1) Quais fatores estão sendo considerados no experimento? Explique cada um deles.
2) Quais os níveis que estão sendo utilizados para cada fator?
3) Quais as métricas que estão sendo avaliadas? Explique cada uma delas.
4) Quais parâmetros/características do cenário foram fixados? Liste pelo menos 5.
5) Na sua visão a carga de trabalho está sendo definida em que parâmetro?
6) No experimento, todos os nodos transmitem e recebem informação?
7) Quantas repetições foram previstas para cada simulação.
8) O experimento testa exaustivamente todas as possibilidades de variação de nível entre os parâmetros?
9) Qual o modelo de mobilidade escolhido? Explique sucintamente o funcionamento.
10) Sintetize as conclusões do trabalho.
11) Qual o significado de "main effect of a factor" no contexto do trabalho?

3 AULA 3 - 20/02/2020

3.1 Objetivos

  • Conceitos básicos de ADS
  • Apresentação da tarefa A1.1
  • Introdução a projetos fatoriais


4 AULA 4 - 04/03/2020

4.1 Objetivos

  • Introdução a Cadeias de Markov Discretas

4.2 Material de Referência

https://www.dropbox.com/s/ynnb16ytldd1pbx/CadeiasDeMarkovDiscretas_Parte1.pdf?dl=0

5 AULA 5 Dia 5/03/2020

5.1 Objetivos

  • Introdução a DTMC
  • DTMC: Holding Time, Média de primeira transição
  • Simulação de DTMC
  • Tarefa

5.2 Slides Aula

5.3 Programa Simulação Cadeia Markov

TAREFA 8 - Simulação de Caddeia de Markov.


Segundo discutido em sala e exercício do slide

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;
         ];

6 AULA 6 Dia 11/03/2020

6.1 Objetivos

  • Aplicações de DTMC

6.2 Slides Aula

https://www.dropbox.com/s/0zxzg8dx5qe2b2e/AplicacoesCadeiasDeMarkovDiscretas.pdf?dl=0


7 AULA VIRTUAL 7 Dia 1/04/2020

7.1 Objetivos

  • Revisão Distribuição Exponencial e Propriedade Sem Memória
  • Cadeia de Markov em tempo Contínuo.

7.2 Slides Aula

https://www.dropbox.com/s/vs8yifvdulsqdwd/CadeiasDeMarkovContinuas_Parte1.pdf?dl=0

7.3 Material Auxiliar


8 AULA VIRTUAL 8 Dia 2/04/2020

8.1 Objetivos

  • Instruções para instalação do Omnet
  • Cadeia de Markov em tempo Contínuo (Continuação)


8.2 Slides Aula

https://www.dropbox.com/s/vs8yifvdulsqdwd/CadeiasDeMarkovContinuas_Parte1.pdf?dl=0

Fazer a instalação do omnet e do inet.

8.3 Material Auxiliar

8.4 Omnet

9 AULA VIRTUAL 9 Dia 16/04/2020

9.1 Objetivos

  • Introdução a Teoria de Filas (continuação)
  • Fila MM1
  • Desempenho da Fila MM1

9.2 Slides Aula

10 AULA VIRTUAL 10 Dia 22/04/2020

10.1 Objetivos

  • Discussão da lista de Exercícios
  • Filas MM1k
  • Filas MMn

10.2 Slides Aula

11 AULA VIRTUAL 11 Dia 29/04/2020

11.1 Objetivos

  • Discussão da lista de Exercícios
  • Filas MM1k (Revisão)
    • Desempenho da Fila MM1k
  • Filas MMn
    • Desempenho da Fila MMn

11.2 Slides Aula

12 Reunião/AULA VIRTUAL 12 Dia 20/05/2020

12.1 Objetivos

  • discussão sobre o desenvolvimento das ANPS;
    • entregar A1.5 até 27/05 - não vale nota. Anotar pontos que tem dificuldade
    • dia 27/05 - aula síncrona - correção dos exercícios -
    • dia 27/05 - postagem de nova lista - valendo nota
    • dia 28/05 - aula síncrona - Filas MMn e Redes de Filas

13 AULA VIRTUAL Dia 27/05/2020

13.1 Objetivos

  • Resolução da Lista de Exercícios sobre CTMC e Introdução a Teoria de Filas

13.2 Lista Resolvida

14 AULA VIRTUAL Dia 28/05/2020

14.1 Objetivos

  • Filas MM1k (Nova Revisão)
    • Desempenho da Fila MM1k
  • Filas MMn
    • Desempenho da Fila MMn

14.2 Slides Aula

15 AULA VIRTUAL Dia 3/06/2020

15.1 Objetivos

  • Lista de Exercícios A1.5 - Comentários
  • Introdução a Rede de Filas

15.2 Slides Aula

16 AULA VIRTUAL Dia 10/06/2020

16.1 Objetivos

  • Introdução a Simulação em ADS

16.2 Slides Aula

17 AULA VIRTUAL Dia 17/06/2020

17.1 Objetivos

  • Introdução a Simulação em ADS
  • Proposição de Exercício: Fila MM1 modificada com Simulador baseado no site do Apache.

17.2 Slides Aula


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;
}

18 AULA VIRTUAL Dia 24/06/2020

18.1 Objetivos

  • Construção do Simulador DES para Fila MM1 baseado no código do site Apache

18.2 Slides Aula


19 AULA VIRTUAL Dia 24/06/2020

19.1 Objetivos

  • Geração de Números Randômicos para Simulação
    • Método Linear Congruente
    • Método da Inversa para geração de números de uma distribuição qualquer

19.2 Slides da Aula

https://www.dropbox.com/s/el4x6ft9xk7562k/GeracaoNumerosRandomicosSimulacao.pdf?dl=0

19.3 Código de Exemplo Octave

%parâmetros
a=7^5;
c=0;
x0=1;
m=2^31-1;
% zerar xn
xn=zeros(20000,1);
%gerar numeros
for i=1:10000
  xn(i)=mod(a*x0+c,m);
  x0=xn(i);
end
% ajustar para gerar entre 0 e 1 
un=xn/m;
% plotar histograma
hist(un(1:10000),10);

20 Livros do Acervo Virtual IFSC

  • Simulação
    • Stochastic Simulation Optimization: An Optimal Computing Budget Allocation. Chun-hung Chen, Loo Hay Lee.
      • No Apêndice tem um review sobre Simulador a Evento Discreto e sobre geração randômica de números
    • Simulation for Data Science with R
      • Um pouco complexo em alguns pontos. Cap.4 aborda geração de números randômicos
    • System Modeling and Simulation. Singh.

21 Livros do Acervo Virtual IFSC

  • Simulação
    • Título:Stochastic Simulation Optimization: An Optimal Computing Budget Allocation. Chun-hung Chen, Loo Hay Lee.
      • No Apêndice tem um review sobre Simulador a Evento Discreto e sobre geração randômica de números
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