基于SDN的运维可视化网络配置 合理的 由于传统的网管网络设备配置繁琐，需要使用命令行进行一一配置，手工操作会导致操作失误的风险； 传统的网络维护很困难：新协议的部署和故障排除使网络维护变得非常困难。 在SDN环境中，SDN通过使用层次结构的思想将数据与控制分开。 在控制层（包括逻辑集中和可编程控制器）中，它可以掌握全局网络信息，方便运营商和研究人员管理和配置网络以及部署新协议。 因此，我们考虑了SDN环境中的可视网络配置以及运维。 代码架构 规范 工作正在进行中。 任何贡献或讨论表示赞赏。 内容 SDN功能概述 逻辑集中化 逻辑集中是指传统网络下的黑匣子自学习网络设备。 在SDN网络环境中，

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java基于蚁群算法路由选择可视化动态模拟(论文+开题报告+翻译+任务书+外文翻译) 摘 要 路由选择是一种基于网络层的协议，而所有流行的网络层路由选择协议都是基于以下两种典型的分布式算法之一：距离向量路由算法和链路状态路由算法。组合优化问题是人们在工程技术、科学研究和经济管理等众多领域经常遇到的问题，其中许多问题如旅行商问题、0-1背包问题、图着色问题、装箱问题等，都被证明为NP-困难问题。用确定性的优化算法求NP完全问题的最优解，其计算时间使人难以忍受或因问题的高难度而使其计算时间随问题规模的增加以指数速度延长。用近似算法如启发式算法求解得到的近似解不能保证其可行性和最优性，甚至无法知道所得解同最优解的近似程度。因而在求解大规模组合优化问题时，传统的优化算法就显得无能为力了。在过去的10多年，蚁群算法（ACO）的研究和应用取得了很大的进展，大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法, 研究表明该算法具有并行性, 鲁棒性等优良性质。本文阐述了蚁群算法的原理,详细的说明了蚂蚁算法中各个功能模块，并介绍了该算法在理论和实际问题中的应用, 并对其前景进行了展望。 关键词: 蚁群算法 信息素 仿真

matlab 编程选择运行仿真代码Knies、Lorca 和 Melo 的 MATLAB 代码（2021 年） 该存储库包含用于模拟的 MATLAB 代码以及为 Knies、Lorca 和 Melo（2021 年）“具有选择厌恶的递归 Logit 模型及其在交通网络中的应用”生成的图形和表格。 （关联： ） 该存储库中的代码模拟了正文和附录中讨论的相关交通网络示例中的路线选择概率和福利计算，并生成了我们论文中包含的后续图表。 该代码包含针对选择厌恶模型以及我们讨论的其他路径大小 Logit (PSL) 模型和扩展的各种参数化下的模拟。 虽然选择厌恶模型和许多其他 PSL 模型都有一个封闭形式的表达式，但 Duncan 等人引入的自适应 PSL 模型。 (2020) 需要定点迭代算法。 我们的 APSL 模型代码中使用的算法是简单的定点迭代法 (FPIM)。 此存储库中 MATLAB 代码的许可证：

matlab 编程选择运行仿真代码UWSNs 中的能量效率路由算法 水下无线传感器网络是一个快速成长和发展的领域。 这是因为世界上 70% 的面积都在水中，而且仍未被探索。 UWSN 与普通的地面网络有很大不同。 这是因为环境不同，挑战也随之增加。 这项研究的重点是降低 UWSN 的能耗。 该 UWSN 中的通信是通过使用电池供电的传感器节点完成的，并且难以在水下为这些电池充电。 另外一个困难的挑战是在网络中存在的各个节点之间确定簇头。 该项目研究了有效路由的算法实现，以便有效利用能量来提高效率。 它还使分析方法具有有效的聚类方法，以最大限度地减少能源的使用。 该项目的主要目的是通过减少每次传输和接收数据包期间使用的能源成本来延长水下无线传感器网络的使用寿命。 仿真在Matlab中完成，所附代码可用于未来在水下无线传感器网络领域进行越来越多的优化。 该项目于 2020 年 6 月 17 日在大诺伊达的贝内特大学进行。

计算机网络课程设计文档，题目是链路状态路由选择算法的实现，用c语言来实现全部功能，包括代码（用visual studio 来实现），完成答辩，成绩较高。大家可以下载参考下。

本文提出并建立了多机器人系统二维平面规划空间的有权图模型,在此基础上,采用蚁群算法实现了多机器人系统的集中协调式路径规划。引入了通信网络技术的线路带宽利用率、网络负载均衡等系统指标,衡量规划结果,指导规划进程,从而在协调个体行为的基础上实现系统目标最优化。仿真实验表明该方法切实可行,协调性能优良。

提出一种改进的蚁群算法并将其应用于Web服务选择问题中.该算法使用非线性动态变化的伪随机比例选择参数及蚂蚁多重最优解随机加权路由选择算法控制蚁群的行为,使用5维Web服务质量向量和蚁群适应度函数评价蚂蚁构造的路径质量,蚂蚁根据其构造的路径质量进行信息素更新;该算法使蚁群在其解空间的进化能力得到很大的提高.实验证明,该算法在Web服务选择问题上比传统的蚁群算法效率更高.

计算机网络实验 配置路由器的路由选择协议.rar