これらの数式グループに対応するコードは次のとおりです。
アルゴリズム全体の核となる考え方は、遅延が最小値に達するように周波数帯域を合理的に割り当てることです。ここでは、ループ反復の方法を使用します。つまり、異なる周波数帯域でシステム全体の合計遅延値を計算し、最小値を取ります。
この部分に対応するコード：
最小DNを検索：
DP 最小値を検索：
2.2 アルゴリズムのフローチャート
2.3 文ごとのコード分析
上記のコードは、いくつかのパラメーターの設定です。コードの6行目は、一連の乱数の生成を決定する乱数シードです。
行8のコードは、実際のトポロジを設定するものです。これは、単一のデータフロー、パラレルデータフロー、クロスデータフローです。
10行目のコードは2つのシナリオを設定するものです。1が標準アルゴリズムAのシナリオである場合、つまり帯域幅は伝送路遅延や信号対雑音比などの要素を考慮しなくても同じであり、2は実際のシミュレーションシナリオです。
11行目はネットワークノードの数であり、ここでは文献の意味から正方行列トポロジーを設定しているが、便宜上、9、16、25、36、49などのn乗に設定している。。。。。設定を調整できます。
最後のいくつかのパラメータは理解しやすいので、それらについては説明しません。
ライン17、18、19は、各ノードの近くで使用可能な周波数帯域をランダムに生成するように初期化されます。
Kは定数、つまり10ms / 10Mhzです。
21、22、および23行のパラメーターは、後で最終的なコードで使用されないため、ここでは使用されず、削除できます。
次の数行は設定シーンで、1が理想的なシーン、つまり帯域幅が2M、2が失敗した帯域幅、SNR、Pi確率を考慮して実際のメーカーに設定されます。
これまでは、統計解析で上記のいくつかのパラメータを取得する必要がありましたが、複数のドキュメントを読んだ後、基本的に既存のデータに基づいてこれらのパラメータを設定します。
行43はシミュレーションの数です。毎回ランダムな初期パラメーターが生成されるため、実際の曲線の変化をより正確に反映するには、複数のシミュレーションを実行し、最終的に平均を計算します。ここで100はシミュレーションの数であり、最後に100のシミュレーション結果が平均化されます。
ノードの視覚座標とラベルを初期化し、
ノードの実際の座標とラベルを初期化し、
さまざまな構造のトポロジを生成するデータフローパターン
実際のシナリオを選択するときは、各ノードの帯域幅、ノード間のパスのSNR値、および送信が成功する確率を初期化します。
初期状態でのネットワーク全体の異なるクロスノード間の競合数を計算します。
対象ノードでない場合、DNが計算され、ここでの計算は上記の式で行われます。
ターゲットノードの場合は、対応するDN値を計算します。
その最小値を計算します。
最小パス遅延を計算します。
最終的な遅延値。
過去100回のシミュレーション結果を平均して、最終的な最小遅延値を取得します。
その他のコードはAと同様です。
第三に、アルゴリズムのシミュレーションの説明
アルゴリズムの比較性能は、「コントラスト法A 」、「ベースアルゴリズムA 」、「ベースアルゴリズムA 修正アルゴリズム」であり、アルゴリズムの3つのパフォーマンス比較です。そして「整列アルゴリズムB 」、「ベースアルゴリズムBは」、「塩基アルゴリズムBは、アルゴリズムを改善」3 アルゴリズムの性能比較。そして「基本アルゴリズムA 」は、改良された基本アルゴリズム「B 比較アルゴリズム」です。
「コントラストアルゴリズムA 」、「ベースアルゴリズムA 」、「ベースアルゴリズムA 修正アルゴリズム」の3つのアルゴリズムのパフォーマンス比較
上記のシミュレーション比較から、基本的なアルゴリズムと改善されたアルゴリズムは遅延に関して基本的に同じであることがわかりますが、改善されたアルゴリズムは実際のネットワーク環境におけるノードパスの伝送遅延を考慮に入れているため、遅延が増加します。つまり、ノードの切り替え遅延および回避遅延は、基本アルゴリズムよりもさらに改善され、さらに、比較アルゴリズムはランダムな周波数帯域を使用するため、遅延が大きく、パフォーマンスが低下します。
アルゴリズムの3つの性能比較である「コントラストアルゴリズムB 」、「ベースアルゴリズムB 」、「ベースアルゴリズムB 改良アルゴリズム」
上記のシミュレーション比較から、基本的なアルゴリズムと改善されたアルゴリズムは遅延に関して基本的に同じであることがわかりますが、改善されたアルゴリズムは実際のネットワーク環境におけるノードパスの伝送遅延を考慮に入れているため、遅延が増加します。つまり、ノードの切り替え遅延および回避遅延は、基本アルゴリズムよりもさらに改善され、さらに、比較アルゴリズムはランダムな周波数帯域を使用するため、遅延が大きく、パフォーマンスが低下します。
アルゴリズムAとアルゴリズムBを比較すると、アルゴリズムBはパス回避遅延を単純化するため、ノード回避遅延の累積と同等であり、アルゴリズムBのパフォーマンスはアルゴリズムAよりも劣ります。