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项目简介
本项目是针对内容分发网络（CDN）的部署优化系统，运用图优化和机器学习技术，旨在寻找最优的服务器部署方案，以降低网络成本并提升服务质量。项目包含多个文件，各文件功能相互协作，共同构建起这个复杂的优化系统。
项目的主要特性和功能
- 读取网络结构数据：从文件读取节点、边、需求等网络结构信息。
- 建立数学模型：依据网络结构数据定义决策变量、约束条件和目标函数。
- 求解优化模型：借助线性规划求解器（如Gurobi）获取最优服务器部署方案。
- 机器学习方法预测：采用朴素贝叶斯等机器学习方法预测服务器等级配置，优化部署方案。
- 测试网络流算法：验证网络流算法的有效性，保障模型准确性与性能。
- 输出结果：输出目标函数值、服务器部署方案等优化结果。
安装使用步骤
环境准备
- 安装Python 2.7.11（推荐使用Anaconda2）。
- 安装Gurobi 7.0.2。
下载源码
从项目仓库下载源码文件。
运行项目
- 用
read_graph.py读取网络结构数据。 - 用
solver.py建立并求解优化模型。 - 用
autorun.py批量求解多个用例。 - 用
test_network_simplex.py测试网络流算法。 - 用
select_server.py和text_naive_bayes.py进行机器学习方法的预测和实验。
查看结果
查看输出的目标函数值和服务器部署方案等优化结果。
下载地址
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