OMNeT ++ RNG不會收斂到意味着

我正在使用OMNeT ++ 5.1.1模擬器。我已經看到了bernoulli（）函數的一些奇怪行爲，所以我構建了一個MWE以查看發生了什麼。OMNeT ++ RNG不會收斂到意味着

MWE通過創建具有單個節點的網絡並在t = 0時設置一個計時器（自我消息）來工作。當計時器關閉時，仿真運行一些n次伯努利試驗，成功概率爲p。值n和p是通過使用Register_PerRunConfigOption（）宏定義的每次運行配置選項指定的。

這裏是我的代碼：

#include <math.h> 
#include <omnetpp.h> 

using namespace omnetpp; 

Register_PerRunConfigOption(CFGID_NUM_TRIALS, "num-trials", CFG_INT, 
    "0", "The number of Bernoulli trials to run"); 
Register_PerRunConfigOption(CFGID_BERNOULLI_MEAN, "bernoulli-mean", 
    CFG_DOUBLE, "0.0", "The mean of the Bernoulli experiments"); 

class Test : public cSimpleModule { 
    private: 
     int nTrials, nSuccess; 
     double p; 
     cMessage *timer; 
    protected: 
     virtual void initialize() override; 
     virtual void handleMessage(cMessage *msg) override; 
}; 

Define_Module(Test); 

void Test::initialize() 
{ 
    nTrials = getEnvir()->getConfig()->getAsInt(CFGID_NUM_TRIALS); 
    p = getEnvir()->getConfig()->getAsDouble(CFGID_BERNOULLI_MEAN); 

    timer = new cMessage("timer"); 
    scheduleAt(0.0, timer); 
} 

void Test::handleMessage(cMessage *msg) 
{ 
    int trial; 

    printf("\n\n"); 

    for (int n = 0; n < nTrials; n++) { 
     trial = bernoulli(p); 
     if (trial) 
      nSuccess++; 
    } 

    double mean  = nTrials * p; 
    double variance = mean * (1.0 - p); 
    double stddev = std::sqrt(variance); 

    printf("nTrials: %12d(%.3e)\n", nTrials, (double) nTrials); 
    printf("nSuccess: %12d(%.3e)\n", nSuccess, (double) nSuccess); 
    printf("Pct.:  %12.5f\n", 100.0 * (double) nSuccess/nTrials); 
    printf("nStdDevs: %12.2f\n", (nSuccess - mean)/stddev); 
    printf("\n\n"); 

    delete msg; 
}

這段代碼是我能想到的那樣簡單（我是新來的OMNeT ++）。這裏是.ned文件：

simple Test 
{ 
    gates: 
} 

network Bernoulli 
{ 
    submodules: 
     node: Test; 
}

這裏是omnetpp.ini文件：

[General] 
network = Bernoulli 
bernoulli-mean = 0.05 
num-trials = 10000000 
rng-class = "cMersenneTwister" 
seed-0-mt = ${seed=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}

我正在用下面的命令代碼：./exe_file -u Cmdenv -r 3（我故意挑了第三次運行）。當我使用上面的omnetpp.ini文件進行此操作時，我獲得了大約532,006次成功（儘管此數字在每次運行時都略有變化）。對於10^7次運行，這與平均值大約有46個標準偏差（使用二項分佈的均值和方差計算）。

此外，如果我註釋掉rng-class="cMersenneTwister"這一行，則跳轉到531,793次成功，每次都會稍微改變（但不是根本）。此外，如果我註釋掉seed-0-mt=...一行，那麼突然模擬開始在0.06標準內產生值。開發。的意思！儘管OMNeT ++手冊確保使用cMersenneTwister算法意味着您可以隨機選擇種子，因爲該期間非常大。

這是怎麼發生的？我期望（1）因爲cMersenneTwister是默認的，所以它包含在omnetpp.ini文件中不應該改變任何東西，並且（2）因爲我每次選擇相同的種子（即種子3），所以我應該得到相同的結果。但我不是！這混淆我，因爲的OMNeT ++手冊指出：

對於cMersenneTwister隨機數發生器，選擇種子以使產生的序列不重疊是容易的，由於RNG的極長的序列。 RNG從32位種子值seed = runNumber * numRngs + rngNumber進行初始化。

謝謝！

來源

2017-08-25 David M.

您應該在使用它之前將nSuccess初始化爲零，因爲在C++中，基本類型（int，float等）的成員默認情況下未初始化。
此外，我強烈建議您使用OMNeT++中的參數機制 - 這是控制模擬的標準方法。要使用它，你應該：

添加的參數的定義NED文件單模的，例如：

simple Test 
{ 
    parameters: 
     double bernoulli_mean; 
     int num_trials; 
    gates: 
}

設定值omnetpp.ini：

**.bernoulli_mean = 0.05 
**.num_trials = 10000000

閱讀您所在班級的參數：

void Test::initialize() 
{ 
    nTrials = par("num_trials"); 
    p = par("bernoulli_mean").doubleValue(); 
    // ...

注：

使用「 - 」中的一個參數的名稱是被禁止的。
在omnetpp.ini簡單模塊的每個實例都有自己的參數值。但是，要將相同的值分配給所有模塊，可以使用wildcard patterns，例如**

來源

2017-08-26 23:23:33

當然。感謝您提供有關參數機制的有用反饋。我一直sl。。謝謝！ –

OMNeT ++ RNG不會收斂到意味着

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