OMNeT++ RNG 没有收敛到意思

Question

我正在使用 OMNeT++ 5.1.1 模拟器。我从 bernoulli() 函数中看到了一些奇怪的行为，所以我构建了一个 MWE 来查看发生了什么。

MWE 通过创建具有单个节点的网络并在 t=0 设置一个计时器（自消息）来工作。当计时器关闭时，模拟运行一些 n 次伯努利试验，成功概率为 p。值 n 和 p 是通过我使用 Register_PerRunConfigOption() 宏定义的每次运行配置选项指定的。

这是我的代码：

#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;
}

这段代码和我能想到的一样简单（我是 OMNeT++ 的新手）。这是 .ned 文件：

simple Test
{
    gates:
}

network Bernoulli
{
    submodules:
        node: Test;
}

这里是 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}

我正在使用以下命令运行代码：./exe_file -u Cmdenv -r 3（我有意选择第三次运行）。当我使用上面的 omnetpp.ini 文件执行此操作时，我获得了大约 532,006 次成功（尽管这个数字在每次运行时都会略有变化？？）。对于 10^7 次运行，这大约是均值的 46 个标准差（使用二项分布的均值和方差计算）。

此外，如果我注释掉 rng-class="cMersenneTwister" 行，成功次数会跃升至大约 531,793 次，每次都略有变化（但不是根本性变化）。

此外，如果我注释掉 seed-0-mt=... 行，那么模拟突然开始产生 0.06 std 以内的值。开发。的意思！尽管事实上 OMNeT++ 手册确保使用 cMersenneTwister 算法意味着您可以随机选择种子，因为周期是如此之大。

为什么会这样？？我希望（1）因为 cMersenneTwister 是默认设置，包括它在 omnetpp.ini 文件中不应该改变任何东西，并且（2）因为我每次都选择相同的种子（即种子 3），那我应该得到相同的结果。但我不是！这让我很困惑，因为 OMNeT++ 手册指出：

对于 cMersenneTwister 随机数生成器，由于 RNG 的序列非常长，因此选择种子以使生成的序列不重叠很容易。 RNG 从 32 位种子值 seed = runNumber*numRngs + rngNumber 初始化。

谢谢！

Answer 1

您应该在使用之前将nSuccess 初始化为零，因为在C++ 中，基本类型（int、float 等）的类成员默认情况下不会被初始化。
此外，我强烈建议您使用OMNeT++ 中的参数机制——这是控制模拟的标准方法。要使用它，您应该：

1. 在simple模块的NED文件中添加参数定义，例如：

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

2. 在omnetpp.ini中设置值：

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

3. 读取你类中的参数：

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

注意事项：

• 禁止在参数名称中使用“-”。
• 在omnetpp.ini 中，一个简单模块的每个实例都有自己的参数值。但是，要为所有模块分配相同的值，可以使用wildcard patterns，例如**