目前满足系统保护通信网络的路由算法是在综合时延和可靠性的要求下，计算一条快速且可靠传输的路径，而没有考虑到当电网发生故障或网络中通信量过大时，通信网络中许多节点的排队时延会极大地增加，忽略排队时延对路径传输总时延的影响会导致路径的错误选择，从而影响系统保护的实时性。针对此问题，提出了一种考虑排队时延的路由选择算法，用于计算信息传输总时延最小的最优路径，以提高系统保护通信的实时性。实验结果表明，通过本文提出的路由选择算法计算得到的路径在满足系统保护可靠性要求的基础上信息传输总时延最小。

本程序实现了路由选择算法

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。

IP路由选择算法.ppt

按需路由协议AODV中仅以最小跳数作为路由选择依据，导致网络资源分配不均及网络寿命减少。提出了AODV-HE算法，该算法优化路由选择机制，综合最小跳数和节点剩余能量提出一种反向路由判据权值，并根据此权值选择最佳路由。仿真结果表明，该算法能有效提升分组投递率，降低端到端时延，改善网络资源分配问题并有效延长网络寿命。

基于python的路由选择算法源码实现

分级路由

matlab 编程选择运行仿真代码 快进 该软件包是由 Sethian (1996) 首次开发的 Fast Marching Method (FMM) 的 R 实现。 尽管 FMM 被开发用于对不断变化的边界进行建模，但它可以并且已经广泛用于流体动力学、图像分割、构建 Voronoi 图、模拟扩散过程和计算最短路径。 该算法通过包括以下修改进一步扩展了 Sethian 算法： Eikonal 方程的二阶近似； Kobayashi 和 Sugihara (2001) 的先到规则； Silva 和 Steele (2012) 的附加权重，允许竞争边界在不同时间开始扩大； 和 Silva 和 Steele (2014)，允许非均匀域，其中每个单元格都有自己的扩散率值。 还包括一个空间包装函数，它可以更轻松地对地理空间域中的扩散场景进行建模，正如最初设想的史前扩散研究和模拟（Silva 和 Steele 2012，2014）。 该算法是 Silva 和 Steele（2012 年、2014 年）的 MATLAB 代码的实现和改进，该代码由欧盟 (EU) 的 Horizo​​n 2020 研究和

matlab 编程选择运行仿真代码用于风电场控制的 Koopman 动态模式分解 获得机械工程理学硕士学位的论文 存储库 该存储库包含在上述硕士论文的背景下开发的所有工作。 这项工作的主要成果细分如下： Thesis.pdf ：对应于最终论文，介绍了风力涡轮机控制、风电场控制、流体动力学中的数据驱动建模、动态模式分解和适用于控制的变体算法。 所有结果也包含在本文档中。 Thesis_presentation.pdf ： Thesis.pdf内容的介绍。 ExtendedAbstract.pdf ： Thesis.pdf的 10 页摘要，采用两列格式。 poster_thesis.pdf：在Thesis.pdf的目标和结果的海报格式摘要。 KOPMAN_IODMD_1.0 : 源代码，在 Matlab 中开发，利用国家可再生能源实验室 (NREL) 开发的现有功能，用于在Thesis.pdf 中获得结果。 动画：可以可视化数据集的动画。 文章：基于论文中开发的工作发表的文章。 data ：包含用于测试Thesis.pdf 中提出的算法的数据集。 论文摘要 在风电场中将风力涡轮机安装在一起

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：