Network traffic simulation
نیٹ ورک ٹریفک تخروپن ایک ایسا عمل ہے جو ٹیلی کمیونیکیشن انجینئرنگ میں مواصلاتی نیٹ ورک کی کارکردگی کی پیمائش کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ ٹیلی مواصلات کے نظام پیچیدہ حقیقی دنیا کے نظام ہیں، جن میں بہت سے مختلف اجزاء ہوتے ہیں جو پیچیدہ باہمی تعلقات میں تعامل کرتے ہیں۔ اس طرح کے نظاموں کا تجزیہ انتہائی مشکل ہو سکتا ہے: ماڈلنگ کی تکنیک اجزاء کے درمیان تعلقات کے بجائے ہر جزو کا تجزیہ کرتی ہے۔ سیمولیشن ایک ایسا نقطہ نظر ہے جسے پیشن گوئی یا کارکردگی کی پیمائش کے مقاصد کے لیے بڑے، پیچیدہ سٹوچسٹک سسٹمز کو ماڈل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ استعمال ہونے والی سب سے عام مقداری ماڈلنگ تکنیک ہے۔ ماڈلنگ ٹول کے طور پر تخروپن کا انتخاب عام طور پر اس وجہ سے ہوتا ہے کہ یہ کم پابند ہے۔ ماڈلنگ کی دیگر تکنیکیں عمل پر مادی ریاضیاتی پابندیاں عائد کر سکتی ہیں، اور متعدد اندرونی مفروضے بنانے کی بھی ضرورت ہوتی ہے۔ نیٹ ورک ٹریفک کا تخروپن عام طور پر مندرجہ ذیل چار مراحل پر عمل کرتا ہے: نظام کو متحرک اسٹاکاسٹک کے طور پر ماڈلنگ کرنا (یعنی۔ بے ترتیب) عمل اس سٹوچسٹک عمل کے ادراک کی تخلیق تخروپن ڈیٹا کی پیمائش آؤٹ پٹ ڈیٹا تخروپن کے طریقوں کا تجزیہ عام طور پر ٹیلی مواصلات کے نیٹ ورک کو ماڈل بنانے کے لیے دو قسم کے تخروپن استعمال ہوتے ہیں، یعنی۔ مجرد اور مسلسل تخروپن۔ ڈسکریٹ سمیلیشنز کو ڈسکریٹ ایونٹ سمیلیشنز کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، اور یہ ایونٹ پر مبنی متحرک سٹوچسٹک سسٹم ہیں۔ دوسرے لفظوں میں، نظام کئی حالتوں پر مشتمل ہوتا ہے، اور متغیرات کے ایک سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کیا جاتا ہے۔ اگر متغیر کی قدر بدلتی ہے، تو یہ ایک واقعہ کی نمائندگی کرتا ہے، اور نظام کی حالت میں تبدیلی میں ظاہر ہوتا ہے۔ چونکہ نظام متحرک ہے، یہ مسلسل تبدیل ہوتا رہتا ہے، اور چونکہ یہ غیر معمولی ہے، اس لیے نظام میں بے ترتیب پن کا عنصر موجود ہے۔ مجرد تخروپن کی نمائندگی ریاستی مساوات کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے جس میں نظام کو متاثر کرنے والے تمام متغیرات ہوتے ہیں۔ مسلسل تخروپن میں ریاستی متغیرات بھی ہوتے ہیں ؛ تاہم یہ وقت کے ساتھ مسلسل بدلتے رہتے ہیں۔ مسلسل سمیلیشنز کو عام طور پر تفریق مساوات کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کیا جاتا ہے جو وقت کے حوالے سے نظام کی حالت کو ٹریک کرتے ہیں۔ تخروپن کے فوائد عام تجزیاتی تکنیکیں وسیع ریاضیاتی نمونوں کا استعمال کرتی ہیں جن کے لیے نمونوں پر مفروضوں اور پابندیوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کے نتیجے میں آؤٹ پٹ ڈیٹا میں ناقابل تلافی غلطی ہو سکتی ہے۔ تخروپن نظام پر پابندیاں لگانے سے گریز کرتے ہیں اور بے ترتیب عمل کو بھی مدنظر رکھتے ہیں۔ درحقیقت کچھ معاملات میں تخروپن ہی واحد عملی ماڈلنگ تکنیک قابل اطلاق ہے۔ تجزیہ کار اجزاء کے درمیان تعلقات کا تفصیل سے مطالعہ کر سکتے ہیں اور حقیقی دنیا میں نتائج کو نافذ کرنے سے پہلے متعدد ڈیزائن آپشنز کے متوقع نتائج کی تقلید کر سکتے ہیں۔ متبادل ڈیزائنوں کا آسانی سے موازنہ کرنا ممکن ہے تاکہ بہترین نظام کا انتخاب کیا جا سکے۔ تخروپن کو تیار کرنے کا اصل عمل خود نیٹ ورک کے اندرونی کام کاج کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کر سکتا ہے جسے بعد کے مرحلے میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تخروپن کے نقصانات درست تخروپن ماڈل کی ترقی کے لیے وسیع وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ تخروپن کے نتائج صرف ماڈل کی طرح اچھے ہیں اور اس طرح اب بھی صرف تخمینے/متوقع نتائج ہیں۔ اصلاح صرف چند متبادلات کو شامل کرتے ہوئے انجام دی جا سکتی ہے کیونکہ ماڈل عام طور پر محدود تعداد میں متغیرات کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا جاتا ہے۔ تخروپن کی تعمیر میں بہت زیادہ رقم خرچ ہوتی ہے اور تخروپن ماڈلنگ میں شماریاتی مسائل پیدا کرنے کے لیے بہت مہنگے ہوتے ہیں ان پٹ ڈیٹا تخروپن ماڈل ایک غیر معمولی نظام سے لیے گئے ڈیٹا کے ایک سیٹ سے تیار کیے جاتے ہیں۔ یہ چیک کرنا ضروری ہے کہ اعداد و شمار کی تقسیم کو فٹ کرکے اور پھر اس طرح کے فٹ کی اہمیت کی جانچ کرکے اعداد و شمار شماریاتی طور پر درست ہیں۔ مزید برآں، کسی بھی ماڈلنگ کے عمل کی طرح، ان پٹ ڈیٹا کی درستگی کی جانچ کی جانی چاہیے اور کسی بھی آؤٹ لیئر کو ہٹا دیا جانا چاہیے۔ آؤٹ پٹ ڈیٹا جب کوئی تخروپن مکمل ہو جاتا ہے تو ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ تخروپن کا آؤٹ پٹ ڈیٹا صرف حقیقی دنیا کے واقعات کا ممکنہ تخمینہ تیار کرے گا۔ آؤٹ پٹ ڈیٹا کی درستگی کو بڑھانے کے طریقوں میں شامل ہیں: بار بار تخروپن انجام دینا اور نتائج کا موازنہ کرنا، واقعات کو بیچوں میں تقسیم کرنا اور انفرادی طور پر ان پر کارروائی کرنا، اور یہ جانچنا کہ ملحقہ وقت کے ادوار میں کیے گئے تخروپن کے نتائج نظام کا ایک مربوط جامع نظریہ پیدا کرنے کے لیے "مربوط" ہیں۔ بے ترتیب اعداد جیسا کہ زیادہ تر نظاموں میں غیر معمولی عمل شامل ہوتے ہیں، تخروپن اکثر ان پٹ ڈیٹا بنانے کے لیے بے ترتیب نمبر جنریٹرز کا استعمال کرتے ہیں جو حقیقی دنیا کے واقعات کی بے ترتیب نوعیت کا تخمینہ لگاتے ہیں۔ کمپیوٹر سے تیار کردہ [بے ترتیب اعداد] عام طور پر سخت ترین معنوں میں بے ترتیب نہیں ہوتے ہیں، کیونکہ ان کا حساب مساوات کے ایک سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ اس طرح کے اعداد کو فرضی بے ترتیب اعداد کہا جاتا ہے۔ فرضی بے ترتیب نمبروں کا استعمال کرتے وقت تجزیہ کار کو یقینی بنانا چاہیے کہ نمبروں کی حقیقی بے ترتیبیت کی جانچ پڑتال کی گئی ہے۔ اگر اعداد کافی بے ترتیب انداز میں برتاؤ نہیں کرتے پائے جاتے ہیں، تو ایک اور نسل کی تکنیک تلاش کی جانی چاہیے۔ تخروپن کے لیے بے ترتیب نمبر ایک بے ترتیب نمبر جنریٹر کے ذریعے بنائے جاتے ہیں۔ چینل ماڈل نیٹ ورک سمیلیشن نیٹ ورک سمیلیٹر موبلٹی ماڈل ٹریفک جنریشن ماڈل سمیلیشن لینگویج کیوئنگ تھیوری حوالہ جات کمپیوٹر نیٹ ورک تجزیہ اسٹوچسٹک سمیلیشن بھی دیکھیں۔