【源码】基于Python的复杂通信网络修复策略与鲁棒性研究

项目简介

随着通信技术快速发展，通信网络的可靠性与稳定性愈发重要。本项目聚焦复杂通信网络的修复策略与鲁棒性研究，目标是确保网络在节点故障时维持连通性，提供了确定备选节点地理位置、连接方法以及高连通性网络设计的整套解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 节点距离计算

• 运用Great - circle公式计算城市节点间的球面距离。
• 采用Prim算法求解网络的最短路径连接方案。

2. 节点故障后的网络修复

• 分析故障节点边数，针对不同类型故障探讨解决方案。
• 借助实码加速遗传算法结合“先粗后精”搜索策略，寻找最优备选节点组合。
• 提供备份节点的数目、位置和连接方式，保障网络恢复连通。

3. 网络连通性评价与优化

• 利用自然连通度指标衡量网络的连通性。
• 设计“高可靠、短路径”的通信网，提升网络鲁棒性。
• 通过模拟测试，验证网络在节点随机故障时连通性的变化。

安装使用步骤

1. 环境配置：确保Python环境已安装必要的库，如numpy、matplotlib等。
2. 运行代码：依据项目文件结构，运行相关Python脚本。例如，运行distance.py计算城市间的距离。
3. 数据查看：项目目录中包含一些结果数据文件（如CSV），可直接打开查看结果。
4. 结果分析：使用提供的可视化工具或自行编写代码，对结果进行分析和展示。

注意：由于项目涉及复杂计算和模拟，建议在性能较好的计算机上运行代码。用户需根据自身需求和环境配置进行适当调整和优化。

下载地址

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