这几组公式对应的代码为：
整个算法的核心思想为，合理进行频段的分配，使延迟达到最小值，这里，我们将通过循环迭代的方法，即通过计算不同的频段下整个系统的总延迟值的大小，然后取最小值。
这个部分对应的代码：
DN最小值的搜索：
DP最小值的搜索：
2.2算法的流程图
2.3代码逐句解析
以上的代码是一些参数的设置，其中第6行代码为随机数种子，确定一组随机数的产生。
第8行的代码为设置实际的拓扑结构，分别为单数据流，并行的数据流以及交叉的数据流；
第10行的代码为设置两个场景，1的时候为标准的算法A的场景，即带宽一致，且不考虑传输路径的延迟，信噪比等因素，而2的时候为实际的仿真场景。
第11行为网络节点的个数，这里，根据文献的意思，设置一个正方形的矩阵拓扑结构，为了方便，所以设置为n平方个即，9,16,25,36,49，等。。。。。可以调整设置。
后面几个参数比较容易理解，不说明了。
17,18,19这几行，是初始化随机产生每个节点的附近的可用频段。
K为常数，即10ms/10Mhz。
21,22,23这几行的参数后来的最终代码没有用到，这里没使用，可删除。
后面几行，就是设置场景，1的时候即为理想的场景，即带宽都为2M，而2的时候，则设置为实际的厂家，考虑的不通过的带宽，SNR以及Pi概率。
之前，你说的几个参数需要做统计分析得到，但是这些参数看过几篇文献，基本都是根据现存的资料设置的，这里根据一般的情况，做了如上的设置。
43行，为仿真次数，由于每次产生的随机的初始参数，为了更加精确的反应其实际的曲线变化，则进行多次的仿真，最后求平均即可，这里100就是仿真的次数，最后对100个仿真结果进行求平均。
初始化节点的可视坐标以及标号，
初始化节点的实际坐标以及标号，
产生不同结构的拓扑的数据流模式
在选择实际场景的时候，对每个节点的带宽，节点之间的路径SNR值以及传输成功概率进行初始化。
计算初始条件的整个网络的不同交叉节点的冲突数。
在不是目标节点的情况下，进行DN的计算，这里计算就是前面的介绍的公式进行的。
如果是目标节点，进行计算对应的DN值。
计算其最小值。
计算路径延迟的最小值。
最后得到的延迟值。
对前面100次进行的仿真结果进行求平均，得到最后的最小时延值。
其余几个代码均和A相似。
三、算法的仿真说明
算法性能的对比是‘对比算法A’，‘基础算法A’，‘基础算法A的改进算法’这3个算法的性能对比。以及‘对比算法B’，‘基础算法B’，‘基础算法B的改进算法’这3个算法的性能对比。以及‘基础算法A的改进算法’‘基础算法B的改进算法’的对比。
‘对比算法A’，‘基础算法A’，‘基础算法A的改进算法’这3个算法的性能对比
从上面的仿真对比可知，基础算法和改进后的算法，在延迟上基本相同，但是改进后的算法考虑了实际网络环境中的节点路径传输延迟，因此其时延是提高了，即其节点切换延迟和避退延迟比基础算法有了进一步的提高，此外，对比算法由于其采用了随机的频段，因此，其延迟较大，性能较差。
‘对比算法B’，‘基础算法B’，‘基础算法B的改进算法’这3个算法的性能对比
从上面的仿真对比可知，基础算法和改进后的算法，在延迟上基本相同，但是改进后的算法考虑了实际网络环境中的节点路径传输延迟，因此其时延是提高了，即其节点切换延迟和避退延迟比基础算法有了进一步的提高，此外，对比算法由于其采用了随机的频段，因此，其延迟较大，性能较差。
对比算法A和算法B，由于B算法简化了其路径避退延迟，将其等效成了节点规避延迟的累加，所以，算法的B的性能差于算法A的性能。