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# Valutazione delle Prestazioni
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Il progetto riguarda un simulatore ad eventi discreti.
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Il simulatore è iniziato con il lavoro trovato sul libro di testo [Discrete-Event System Simulation](https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/discrete-event-system-simulation/P200000003161/9780136062127) al Capitolo 4, per poi esser personalizzato e modificato radicalmente.
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Il risultato è la creazione in una libreria per la simulazione di eventi discreti nella quale si può scegliera la topologia e la quantità di nodi nella rete da simulare.
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> [!IMPORTANT]
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> Il JAR risultante che si trova nelle [Releases](https://github.com/Berack96/upo-valpre/releases).\
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> La versione di Java usata è la 23 (precisamente la [23.0.1](https://www.oracle.com/java/technologies/javase/jdk23-archive-downloads.html)).
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## Comandi Jar
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Il JAR viene invocato tramite il classico comando java: `java -jar upo-valpre.jar` al quale si aggiungono vari argomenti successivi in base a cosa si vuole fare:
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* `java -jar upo-valpre.jar interactive`\
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Usato per avviare una sessione interattiva per la creazione di una rete. Da usare se la rete è relativamente breve da descrivere, altrimenti è più comodo usare il codice della libreria per la generazione della rete.\
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Una volta scelta la rete è necessario salvarla in un file per la successiva simulazione e analisi.
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* `java -jar upo-valpre.jar simulation -net <file> [other]`\
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Usato per avviare una simulazione della rete. Nel caso la rete non abbia eventuali limiti nella generazione di arrivi, viene restituito un errore.
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Esistono vari tipi di argomenti per scegliere come fare la simulazione:
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* `-runs <N>` per fare la simulazione N volte
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* `-seed <value>` per dare un seed iniziale scelto
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* `-i <confidences>` per scegliere gli indici di terminazione delle run di simulazione quando l'intervallo di confidenza associato è raggiunto. Viene ignorato il comando -p se questa opzione è attiva. Il formato da usare è\
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**\[nodo:statistica=confidenza:errore%\];\[..\]**
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* `-csv <file>` per salvare i risultati delle run in un file csv
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* `-p` per fare le simulazioni in parallelo (ovvero su più thread)
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* `-end <criteria>` per scegliere quando la simulazione finisce nel caso non ci siano dei source limitati nella creazione di arrivi. La tipologia di fine simulazione la si può trovare dentro `EndCriteria` (ovvero MaxArrivals, MaxDepartures, MaxTime) e la formattazione da usare per passare il parametro è la seguente:\
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**\[tipo:param1,..,paramN\];\[..\]**
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* `java -jar upo-valpre.jar plot -csv <file>`\
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Mostra (con un ambiente grafico) una finestra nella quale si può scegliere quale nodo vedere e ogni statistica associata ad esso. Di seguito un'immagine di esempio:\
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## Classi Interne
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Esistono molteplici classi interne che vengono usate per supportare la simulazione e/o mostrare i risultati. In generale le classi dentro il percorso [net.berack.upo.valpre](src/main/java/net/berack/upo/valpre) sono usate per l'utilizzo del jar e quindi non sono essenziali per la simulazione.
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I percorsi che invece sono direttamente responsabili per la simulazione sono:
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- [net.berack.upo.valpre.rand](src/main/java/net/berack/upo/valpre/rand) All'interno del quale si possono trovare:
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- **Rng** che viene usato per il calcolo di numeri pseudo-casuali tramite un seed iniziale e la generazione di molteplici stream di generazione di numeri casuali
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- **Distribution** interfaccia usata per la generazione di un numero casuale di una distribuzione. In questo file esistono molteplici classi interne che implementano l'interfaccia; per esempio: Exponential, Normal, Uniform
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- [net.berack.upo.valpre.sim](src/main/java/net/berack/upo/valpre/sim) Package che contiene tutte le parti utili alla simulazione; per esempio la creazione della rete o la simulazione si più thread:
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- **Net** che viene usato per rappresentare una rete da simulare.
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- **ServerNode** che viene usato per rappresentare un singolo nodo della rete.
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- **Event** che viene usato per rappresentare un evento della simulazione.
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- **EndCriteria** interfaccia che viene implementata dalle classi interne usata per controllare se e quando la simulazione debba finire.
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- **Simulation** e **SimulationMultiple** che vengono usate per far partire la simulazione; la versione multiple serve ad organizzare molteplici simulazioni su più thread o su un singolo core.
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- [net.berack.upo.valpre.sim.stats](src/main/java/net/berack/upo/valpre/sim/stats) Package che contiene tutte le classi utili per la raccolta e l'analisi statistica dei vari valori generati dalla simulazione:
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- **Result** il risultato di una run e la sua classe interna **Result.Summary** che contiene molteplici risultati di run già analizzati.
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- **NodeStats** contiene indici statistici di un nodo e la sua classe interna **NodeStats.Summary** che contiene molteplici indici statistici già analizzati.
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- **ConsoleTable** utile per mostrare i risultati in console sottoforma di tabella
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- **CsvResult** utile per la lettura/scrittura dei risultati in formato csv
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## Esempi
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Nel jar sono presenti già 2 reti per fare degli esperimenti e/o testare se il tool funziona correttamente. Per poter vedere una run usando questi esempi basta far partire il tool in modalità interattiva e scegliere di caricare gli esempi.\
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`java -jar upo-valpre.jar interactive`\
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Questa libreria è stata confrontata con il tool [JMT](https://jmt.sourceforge.net/Download.html) e le reti usate per fare il confronto si possono trovare sotto [le risorse del test](src/test/resources).
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### Primo esempio
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Il primo è `example1`; è una rete composta da una fonte di clienti (Source) che arrivano con tasso esponenziale (λ=0.222 e quindi media 4.5) e un centro di servizio (Queue) con tasso di servizio distribuito come una normale (μ=3.2, σ=0.6).\
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Se si effettua una simulazione si vedranno i risultati sulla console in questo modo:
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Il tool JMT con la stessa rete produce i seguenti risultati che sono molto simili a quelli prodotti dalla libreria:\
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Queue Response Time = 7.3022 con un range [7.1456, 7.4589]\
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Queue Throughput = 0.2226 con un range [0.2182, 0.2271]\
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Queue Utilization = 0.7111 con un range [0.6959, 0.7262]
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Ho successivamente modificato la rete cambiando solamente la distribuzione di servizio usata dal nodo "Queue". Le distribuzioni usate sono Normale, Esponenziale, Erlang, Uniforme.\
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Come si può notare l'utilizzo e il throughput rimangono pressochè invariati, mentre cambia il **numero medio della coda**, il **tempo medio di attesa** e, di conseguenza, anche il **tempo medio di risposta**.\
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### Secondo esempio
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Il secondo esempio è `example2`; è una rete composta da una fonte di clienti (Source) che arrivano con tasso esponenziale (λ=1.5 e quindi media 0.666), un centro di servizio (Service1) con tasso di servizio distribuito come una esponenziale (λ=2.0 e quindi media 0.5) e un altro centro di servizio (Service2) con tasso di servizio distribuito come una esponenziale (λ=3.5 e quindi media 0.2857) e con un tempo di indisponibilità che viene attivato con probabilità 10% e distribuito con una eseponenziale (λ=10.0 e quindi media 0.1)\
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Se si effettua una simulazione si vedranno i risultati sulla console in questo modo:
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Il tool JMT con la stessa rete produce i seguenti risultati che sono molto simili a quelli prodotti dalla libreria:\
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Service1 Response Time ~ 1.9866\
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Busy2 Response Time ~ 0.2825\
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Queue2 Response Time ~ 0.2279\
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Service1 Utilization ~ 0.7488\
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Calibration Number of Customers ~ 0.0150\
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Busy2 Number of Customers ~ 0.4279\
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Throughput ~ 1.5000
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