OPNET统计结果的显示与分析

OPNET的结果显示包含两种：向量结果的显示和标量结果的显示

1.向量结果的显示

向量输出是最常用的结果形式，大多数情况下，横轴表示的是时间，这个分量将在仿真中单调递增，表达的是统计量的值随时间的变化情况。

向量输出逻辑结构

2.标量结果的显示

与向量输出不同的是，在标量输出中只记录单独值的列表。通常标量输出都用来记录平均值、概率、峰值等需要组合一组数据后得到的结果，所以标量的输出通常来自对向量输出中记录内容的处理。由于标量输出的值是单指点列表，如果单独使用，作用有限，通常用法是在多次仿真中记录多个统计量与多个参数，再将他们组合起来形成新的关系图，以表达参数改变与统计量变化之间的关系。通常在性能分析中会生成“吞吐量vs负载”的图，以探讨网络承载业务的能力上限。这里的负载标量被用作独立的变量，而作为仿真输入在每个仿真中改变，吞吐量则作为非独立变量记录为结果标量。

标量结果的来源是进程代码中调用op_stat_write_scalar()函数的主动输出。

标量输出逻辑结构及可能成图的方式

仿真序列

仿真序列是一系列仿真及相关属性值的定义。当仿真中某属性的值可以在一个范围内变化时，那么每个典型值可能都需要做一个实验，如果模型中还有随机的行为，为了研究某个典型值对性能的影响，就需要改变随机种子做一系列的实验，仿真序列就是为了这类需要多次重复并对结果进行分析的实验而存在的。

通常，在运行仿真序列时多用标量输出来记录结果，而单个仿真时用向量输出分析结果。因为标量输出可以在仿真过程中累积数据，对参数化的分析很有利，而向量输出能自动记录统计结果的时间且每次仿真后都会被刷新，所以适合用于观察每次仿真中的动态行为。