def get_avg_slice_client_count(self): t, c = 0, 0 for bs in self.base_stations: for sl in bs.slices: c += 1 t += sl.connected_users return t/c if c !=0 else 0

时间: 2024-02-14 13:08:25 浏览: 23
这段代码的作用是计算基站中切片的平均客户端数量,即每个切片连接的用户数的平均值。 代码首先定义了两个变量`t`和`c`,分别表示所有切片的连接用户数总和和切片数量。然后,代码遍历每个基站和它们的切片,对于每个切片,将该切片的连接用户数加到`t`中,并将切片数量加1到`c`中。 最后,如果切片数量不为零,则返回连接用户数总和与切片数量的比例`t/c`;否则返回0。通过这个结果,我们可以了解基站和切片的连接情况,从而进行容量规划或者负载均衡等工作。
相关问题

def get_avg_slice_load_ratio(self): t, c = 0, 0 for bs in self.base_stations: for sl in bs.slices: c += sl.capacity.capacity t += sl.capacity.capacity - sl.capacity.level return t/c if c !=0 else 0

这段代码的作用是计算基站中切片的平均负载比,即可用容量与总容量的比例。 首先,它定义了两个变量`t`和`c`,分别表示总负载和总容量。然后,它遍历每个基站和它们的切片,对于每个切片,它将切片的总容量加到`c`中,并将可用容量和总容量之间的差值加到`t`中。 最后,如果总容量不为零,则返回总负载与总容量的比例`t/c`;否则,返回0。需要注意的是,这个函数没有考虑某个切片容量为0的情况,因此可能会出现除以零的错误。

def get_total_connected_users_ratio(self): t, cc = 0, 0 for c in self.clients: if self.is_client_in_coverage(c): t += c.connected cc += 1 # for bs in self.base_stations: # for sl in bs.slices: # t += sl.connected_users return t/cc if cc != 0 else 0

这段代码定义了一个名为get_total_connected_users_ratio的方法,它计算连接的用户比率。具体来说,该方法按以下方式计算:遍历self.clients列表中的每个客户端,如果该客户端位于覆盖范围内,则将其连接的用户数添加到t中,并将连接的客户端数cc增加1。最后,返回t/cc的比率值,如果cc为0,则返回0。 该方法中还有一些被注释掉的代码。这些代码似乎是将base_stations中每个slice的连接用户数添加到t中,但是这些代码没有被执行。

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def connect(self): s = self.get_slice() if self.connected: return # increment connect attempt self.stat_collector.incr_connect_attempt(self) if s.is_avaliable(): s.connected_users += 1 self.connected = True print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connected to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return True else: self.assign_closest_base_station(exclude=[self.base_station.pk]) if self.base_station is not None and self.get_slice().is_avaliable(): # handover self.stat_collector.incr_handover_count(self) elif self.base_station is not None: # block self.stat_collector.incr_block_count(self) else: pass # uncovered print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connection refused to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return False def disconnect(self): if self.connected == False: print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] is already disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') else: slice = self.get_slice() slice.connected_users -= 1 self.connected = False print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return not self.connected def start_consume(self): s = self.get_slice() amount = min(s.get_consumable_share(), self.usage_remaining) # Allocate resource and consume ongoing usage with given bandwidth s.capacity.get(amount) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] gets {amount} usage.') self.last_usage = amount def release_consume(self): s = self.get_slice() # Put the resource back if self.last_usage > 0: # note: s.capacity.put cannot take 0 s.capacity.put(self.last_usage) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] puts back {self.last_usage} usage.') self.total_consume_time += 1 self.total_usage += self.last_usage self.usage_remaining -= self.last_usage self.last_usage = 0中的资源分配

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

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