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Stop-and-wait
プロトコルで10^-2のパケットロス率をシミュレートすると仮定します。これは0.01です。これは送信された100パケットのうち1パケットが失われることを意味します。送信中に送信された100個のパケットのうち、ランダムに1個のパケットを落とす方法を、1000個のパケットを送信しているとします。PythonでUDPのパケットロスをシミュレートします
Stop-and-wait
プロトコルで10^-2のパケットロス率をシミュレートすると仮定します。これは0.01です。これは送信された100パケットのうち1パケットが失われることを意味します。送信中に送信された100個のパケットのうち、ランダムに1個のパケットを落とす方法を、1000個のパケットを送信しているとします。PythonでUDPのパケットロスをシミュレートします
レートが0.01であっても、100パケットのうち1パケットが廃棄されるわけではありません。つまり、各パケットは1%の確率で失われます。損失は互いに独立していると仮定して、損失パケットの実際の数はbinomial distributionに従います。
生成する各パケットについて、ランダムユニフォーム(0,1)がケース0.01の損失の割合p
以下であるかどうかを確認します。そうであれば、そのパケットは失われ、そうでなければ通過します。このアプローチは、合計パケット数であるN
を増減するとスケーリングされます。損失の予想数はN * p
になりますが、実験を複数回繰り返すとばらつきがあります。