2 s tangyu s_tangyu 于 2015.06.17 10:12 提问

为什么瓶颈节点处的队列长度输出图是从几秒后开始

在NS2中实际的模拟时间是从0秒开始的,但是输出图中却是从几秒后才有图像,老师说这是正常的,叫我回来想原因,可是我想到的原因全被老师否决了,所以想来问问大神们。

1个回答

albertbush
albertbush   2015.06.17 13:03

因为刚开始的时候还没有形成阻塞,过了几秒之后缓冲被用完,就形成阻塞了

s_tangyu
s_tangyu 现在我才看到,答案不是这样的,是因为在无线网络中,节点之间有一个窥探过程,这一般需要几秒的时间,所以在队列长度输出图中是从几秒后开始显示有分组进入队列。
2 年多之前 回复
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
准确详细的回答,更有利于被提问者采纳,从而获得C币。复制、灌水、广告等回答会被删除,是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
百万节点的链表,针对各个group排序,输出各组top10的节点(top10是从小到大,取后面最大值top10)
NS2中输出队列长度!!!
排队长度约束下的瓶颈交叉口协调控制方法研究_孙辉
假设一个大小为100亿个数据的数组,该数组是从小到大排好序的,现在该数组分成若干段,每个段的数据长度小于20「也就是说:题目并没有说每段数据的size 相同,只是说每个段的 size < 20 而已」
Java单链表基本操作(十)--判断单链表是否有环并输出环长度以及环的入口节点
基于分布式学习的大规模网络入侵检测算法(pdf)摘 要: 计算机网络的高速发展,使处理器的速度明显低于骨干网的传输速度,这使得传统的入侵检测方法无法 应用于大规模网络的检测.目前,解决这一问题的有效办法是将海量数据分割成小块数据,由分布的处理节点并行理.这种分布式并行处理的难点是分割机制,为了不破坏数据的完整性,只有采用复杂的分割算法,这同时也使分割 模块成为检测系统新的瓶颈.为了克服这个问题,提出了分布式神经网络学习算法,并将其用于大规模网络入侵检 测.该算法的优点是,大数据集可被随机分割
python—networkx:画随机几何图,找出中心节点并按路径长度染色
二叉树:利用两个队列层次遍历输出指定层数的叶子节点
快速找到未知长度单链表的中间节点
所有节点对最短路径 超时 优先队列 + dijkstra + 遍历前驱子图