]> AND Private Git Repository - desynchronisation-controle.git/blob - exp_controle_asynchrone/simulMWSN.py
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Private GIT Repository
convexity modification
[desynchronisation-controle.git] / exp_controle_asynchrone / simulMWSN.py
1 import math as mt
2 from random import *
3 import networkx as nx 
4 import numpy as np
5 import pylab as pb
6 from itertools import *
7 from scipy import optimize as opt
8 from copy import deepcopy 
9 import sys as sy
10
11
12 error  = 0.1
13 epsilon = 1E-10
14 vrate = 0.8
15 p = 0.7
16 coteCarre = 50
17 distanceEmmissionMax = 30
18 nbiter = 1000
19 POS = 1
20 POS_NUL = 2
21 POSINF1 = 3
22 init = []
23 fichier_init="config_initiale_default.txt"
24
25
26
27 # construction du  graphe 
28 n = 10
29 lg = [(0, 1, 22.004323820359151), (0, 2, 28.750632705280324), (0, 3, 29.68069293796183), (0, 4, 8.547146256271331), (0, 5, 28.079672647730469), (0, 7, 23.017867703525138), (0, 8, 6.1268526078857208), (0, 9, 24.573433868296771), (1, 0, 22.004323820359151), (1, 2, 18.807277287689722), (1, 3, 18.982897767602783), (1, 4, 16.848855991756174), (1, 5, 17.042671653231526), (1, 6, 16.410544777532913), (1, 7, 25.598808236367063), (1, 8, 20.175759189503321), (1, 9, 12.843763853990932), (2, 0, 28.750632705280324), (2, 1, 18.807277287689722), (2, 3, 1.0957062702237066), (2, 4, 29.159997765424084), (2, 5, 1.8557839901886808), (2, 6, 23.122260476726876), (2, 9, 6.052562826627808), (3, 0, 29.68069293796183), (3, 1, 18.982897767602783), (3, 2, 1.0957062702237066), (3, 4, 29.884008054261855), (3, 5, 1.9922790489539697), (3, 6, 22.479228556182363), (3, 9, 6.4359869969688059), (4, 0, 8.547146256271331), (4, 1, 16.848855991756174), (4, 2, 29.159997765424084), (4, 3, 29.884008054261855), (4, 5, 28.006189408396626), (4, 7, 15.774839848636024), (4, 8, 3.6206480052249144), (4, 9, 23.804744370383144), (5, 0, 28.079672647730469), (5, 1, 17.042671653231526), (5, 2, 1.8557839901886808), (5, 3, 1.9922790489539697), (5, 4, 28.006189408396626), (5, 6, 21.492976178079076), (5, 8, 29.977996181215822), (5, 9, 4.4452006140146185), (6, 1, 16.410544777532913), (6, 2, 23.122260476726876), (6, 3, 22.479228556182363), (6, 5, 21.492976178079076), (6, 9, 20.04488615603487), (7, 0, 23.017867703525138), (7, 1, 25.598808236367063), (7, 4, 15.774839848636024), (7, 8, 16.915923579829141), (8, 0, 6.1268526078857208), (8, 1, 20.175759189503321), (8, 4, 3.6206480052249144), (8, 5, 29.977996181215822), (8, 7, 16.915923579829141), (8, 9, 25.962918470558208), (9, 0, 24.573433868296771), (9, 1, 12.843763853990932), (9, 2, 6.052562826627808), (9, 3, 6.4359869969688059), (9, 4, 23.804744370383144), (9, 5, 4.4452006140146185), (9, 6, 20.04488615603487), (9, 8, 25.962918470558208)]
30
31 #n=3
32 #lg= [(0,1,23),(1,0,15),(1,2,45)]
33 sink = n-1
34
35
36 def genereGraph():
37     test = False 
38     while not test :
39         G = nx.DiGraph()
40         l = [(random()*coteCarre, random()*coteCarre) for _  in range(n)]
41         for io in range(len(l)) :
42             for ie in range(len(l)) :
43                 if ie != io  : 
44                     dist = mt.sqrt((l[io][0]-l[ie][0])**2 + (l[io][1]-l[ie][1])**2)
45                     if dist <= distanceEmmissionMax :
46                         G.add_edge(io,ie,weight=dist)
47                         G.add_edge(ie,io,weight=dist)
48         test = not(any([ not(nx.has_path(G,o,sink)) for o in  G.nodes() if sink in G.nodes() and o != sink]))
49     return G
50
51 G = nx.DiGraph()
52 G.add_weighted_edges_from(lg)
53 #print nx.is_strongly_connected(G)
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56 #nx.draw(G)
57 #pb.show()
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63     
64 #print G.edges(data=True)
65 #TODO afficher le graphe et etre sur qu'il est connexe
66
67 N = G.nodes()
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70 #V = list(set(sample(N,int(len(N)*vrate)))-set([sink]))
71 V = list(set(N)-set([sink]))
72
73
74 source = V
75 print "source",source
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78 L = range(len(G.edges()))
79 d = [di['weight'] for (_,_,di) in G.edges(data=True)]
80
81 #print "L",L
82 #print "d",d
83
84
85 def ail(i,l):
86     assert  l in L, " pb de dimennsion de l: "+str(l)+ " "+ str(L)
87     r = 0
88     (o,e) = G.edges()[l]
89     if o == i :
90         r = 1 
91     elif e == i :
92         r = -1
93     return r
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97 # Constantes 
98 a = [[ail(i,l) for l in L ] for i in xrange(n)]
99 aplus  = [[1 if  ail(i,l) > 0 else 0  for l in L ] for i in xrange(n)]
100 amoins  = [[1 if  ail(i,l) < 0 else 0  for l in L ] for i in xrange(n)]
101
102
103
104
105
106 alpha = 0.5
107 beta = 1.3E-8
108 gamma = 55.54
109 delta = 0.2
110 zeta = 0.1
111 amplifieur = 1
112 sigma2 = 3500
113 Bi = 5
114 omega = 0.15
115 D = 100
116 path_loss_exp = 4
117 cr = 0.5
118 cs = [alpha + beta*(di**path_loss_exp) for di in d]
119 #print "cs",cs
120
121
122 #TODO 
123 def etahi(h,i,R):
124     ret = 0
125     if i == h :
126         ret = R[h]
127     elif i == sink  :
128         ret = -R[h]
129     return ret
130
131
132 def psi(Ps,i):
133     if i not in Ps:
134         return 0
135     else :
136         return Ps[i]
137     
138
139
140 def cmpPair(x1,x2):
141     return cmp(x1[1],x2[1])
142
143 def aminp(l):
144     l.sort(cmp=cmpPair)
145     return l[0][0]
146
147
148
149 def distance(d1,d2):
150     return mt.sqrt(sum([(d1[t]-d2[t])**2 for t in d1]))
151
152
153 def AfficheVariation (up,vp,lap,wp,thetap,etap,qp,Psp,Rhp,xp,valeurFonctionDualep):
154     global u, v, la, w, theta , q, Ps, Rh, eta, x,valeurFonctionDuale
155     
156     print "du=",distance(u,up),
157     print "dv=",distance(v,vp),
158     print "dlambda=",distance(la,lap),
159     print "dw=",distance(w,wp),
160     print "dtheta=",abs(theta-thetap),
161     print "deta=",distance(eta,etap),
162     print "dq=",distance(q,qp),
163     print "dPs=",distance(Ps,Psp),
164     print "dRh=",distance(Rh,Rhp),
165     print "dx=",distance(x,xp),
166     print "dL=",abs(valeurFonctionDuale-valeurFonctionDualep),"\n"
167
168
169 valeurFonctionDuale = 0    
170
171 def entre0et1(x):
172     r = x if (x >0 and x <= 1) else -1
173     #print "ds entre0et1 x et r", x,r 
174     return r
175
176     
177 def xpos(x):
178     r = x if x >0 else -1
179     #print "ds xpos x et r", x,r 
180     return r
181
182 def xposounul(x):
183     return x if x >= 0 else -1
184
185 #f_q,q[i],POS,[i]
186 def armin(f,xini,xr,args):
187     #xpos = lambda x : x if x > 0 else -1 
188     r = 0
189     if xr == POS :
190         #print "strictement pos"
191         #print "parametres passes a cobyla",xini,xpos,args,"consargs=(),rhoend=1E-5,iprint=0,maxfun=1000"
192         r= opt.fmin_cobyla(f,xini,cons=[xpos],args=args,consargs=(),rhoend=1E-3,iprint=0,maxfun=nbiter)
193         #print "le min str pos est",r 
194         #print "le min pos   est", r,"avec xini",xini
195     elif xr == POS_NUL :
196         #print "pos ou nul"
197         r = opt.fmin_cobyla(f,xini,[xposounul],args,consargs=(),rhoend=1E-3,iprint=0,maxfun=nbiter)
198         # print "le min pos est", r
199         #print "le min pos null  est", r,"avec xini",xini
200     elif xr == POSINF1:
201         r = opt.fmin_cobyla(f,xini,[entre0et1],args,consargs=(),rhoend=1E-3,iprint=0,maxfun=nbiter)
202         #print "le min pos inf 1 est", r,"avec xini",xini    
203
204     
205     return r
206
207
208
209
210
211
212 def maj_theta(k):
213     return omega/(mt.pow(k,0.5))
214
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216
217 def maj_theta(k):
218     return omega/mt.sqrt(k)
219
220
221
222
223 def maj(k,maj_theta,mxg,idxexp):
224     # initialisation des operateurs lagrangiens
225     global u, v, la, w, theta , q,  Ps, Rh,  eta, x, valeurFonctionDuale
226     
227     smax = 0
228     #print "iteration",k
229     
230     up = {}        
231     for h in V:
232         for i in N:
233             if not ASYNC or  random() < taux_succes:
234                 s = eta[(h,i)]-sum([a[i][l]*x[(h,l)] for l in L])
235                 if abs(s) > mxg :
236                     print "ds calcul u",abs(s),idxexp
237                     mxg = abs(s)                 
238                 smax = max(smax,abs(s))
239                 up[(h,i)] = u[(h,i)]-theta*s
240             else :
241                 up[(h,i)] = u[(h,i)]
242
243
244     
245     vp = {}
246     for h in V:
247         if not ASYNC or  random() < taux_succes:
248             s = Rh[h]- mt.log(float(sigma2)/D)/(gamma*mt.pow(Ps[h],float(2)/3))
249             if abs(s) > mxg :
250                 print "ds calcul v",abs(s),idxexp
251                 mxg = abs(s) 
252             smax = max(smax,abs(s))
253             vp[h] = max(0,v[h]-theta*s)
254         else :
255             vp[h] = v[h]
256
257
258
259     lap={}
260     for i in N:
261         if not ASYNC or  random() < taux_succes:
262             s = q[i]*Bi -sum([aplus[i][l]*cs[l]*sum([x[(h,l)] for h in V]) for l in L])-cr*sum([amoins[i][l]*sum([x[(h,l)] for h in V]) for l in L])-psi(Ps,i)
263             if abs(s) > mxg :
264                 print "ds calcul la",abs(s),idxexp,i
265                 mxg = abs(s) 
266             smax = max(smax,abs(s))
267             resla = la[i]-theta*s
268             lap[i] = max(0,resla) 
269         else :
270             lap[i] = la[i]
271
272
273
274                         
275     wp={}
276     for l in L:
277         if not ASYNC or  random() < taux_succes:
278             s = sum([a[i][l]*q[i] for i in N])
279             if abs(s) > mxg :
280                 print "ds calcul w",abs(s),idxexp
281                 mxg = abs(s) 
282             smax = max(smax,abs(s))
283             wp[l] = w[l] + theta*s 
284         else : 
285             wp[l] = w[l]
286
287         
288
289     thetap = maj_theta(k)
290
291
292     qp={}
293     def f_q(qi,i):
294         fa = sum([a[i][l]*w[l] for l in L]) - la[i]*Bi 
295         return qi*qi + qi*fa    
296
297     for i in N:
298         if not ASYNC or  random() < taux_succes:
299             c = -float(sum([a[i][l]*w[l] for l in L]) - la[i]*Bi)/(2*amplifieur)
300             rep = epsilon if c <= 0 else c
301             qp[i] = rep
302         else :
303             qp[i] = q[i]
304
305
306         
307
308  
309     Psp={}
310     #print "maj des des Psh" 
311     def f_Ps(psh,h):
312         #print "ds f_ps",psh, v[h]* mt.log(float(sigma2)/D)/(gamma*((psh**2)**(float(2)/3))) +la[h]*psh
313          return v[h]* mt.log(float(sigma2)/D)/(gamma*mt.pow(float(2)/3)) +la[h]*psh
314      for h in V:
315          if not ASYNC or  random() < taux_succes:
316              """
317              lah = 0.05 if la[h] == 0 else  la[h]
318              rep = mt.pow(float(2*v[h]*mt.log(float(sigma2)/D))/(3*gamma*lah),float(3)/5)
319              Psp[h] = epsilon if rep <= 0 else rep
320              """
321              t= float(-3*la[h]+mt.sqrt(9*(la[h]**2)+64*zeta*v[h]*mt.log(float(sigma2)/D)/gamma))/(16*zeta)
322              #print t
323              rep = mt.pow(t,float(3)/5)
324              Psp[h]=rep
325          else :
326             Psp[h] = Ps[h]
327
328
329
330     etap={}
331
332     for h in V:
333         for i in N :
334             etap[(h,i)] = etahi(h,i,Rh)
335             
336
337
338     Rhp={}
339     def f_Rh(rh,h):
340         return delta*rh*rh-v[h]*rh-sum([u[(h,i)]*eta[(h,i)] for i in N])
341
342     for h in V:
343         if not ASYNC or  random() < taux_succes:
344             rep = float(v[h])/(2*delta)
345             Rhp[h] = 0 if rep < 0 else rep
346         else : 
347             Rhp[h] = Rh[h]
348           
349     xp={}
350     def f_x(xhl,h,l):
351         r =  delta*xhl*xhl + xhl*(cs[l]*sum([la[i]*aplus[i][l] for i in N]) +cr*sum([la[i]*amoins[i][l] for i in N])+sum([u[(h,i)]*a[i][l] for i in N]))
352         return r
353
354     
355     for h in V:
356         for l in L:
357             if not ASYNC or  random() < taux_succes:
358                 rep = -float(cs[l]*sum([la[i]*aplus[i][l] for i in N]) +cr*sum([la[i]*amoins[i][l] for i in N])+sum([u[(h,i)]*a[i][l] for i in N]))/(2*delta)
359                 xp[(h,l)] = 0 if rep < 0 else rep 
360             else :
361                 xp[(h,l)] = x[(h,l)] 
362
363
364
365
366
367     valeurFonctionDualep = 0
368     valeurFonctionDualep += sum([amplifieur*q[i]*q[i] for i in N])  
369     valeurFonctionDualep += sum([sum([delta*(x[(h,l)]**2) for l in L]) for h in V]) 
370     valeurFonctionDualep += sum([delta*(Rh[h]**2) for h in V])  
371     valeurFonctionDualep += sum([sum([u[(h,i)]*(sum([ a[i][l]*x[(h,l)] for l in L])- eta[(h,i)]) for i in N]) for h in V])
372     valeurFonctionDualep += sum([v[h]*(mt.log(float(sigma2)/D)/(gamma*mt.pow(Ps[h],float(2)/3)) - Rh[h]) for h in V]) 
373     valeurFonctionDualep += sum([la[i]*(psi(Ps,i) +sum([aplus[i][l]*cs[l]*sum([x[(h,l)] for h in V]) for l in L])+ cr*sum([ amoins[i][l]*sum([x[(h,l)] for h in V]) for l in L]) -q[i]*Bi)  for i in N ]) 
374     valeurFonctionDualep += sum([w[l]*sum([a[i][l]*q[i] for i in N]) for l in L])
375     
376
377     #AfficheVariation(up,vp,lap,wp,thetap,etap,qp,Psp,Rhp,xp,valeurFonctionDualep)
378
379     arret = abs(valeurFonctionDuale-valeurFonctionDualep) < error
380
381     return (up,vp,lap,wp,thetap,etap,qp,Psp,Rhp,xp,valeurFonctionDualep,arret,mxg,smax)
382
383
384
385
386 """
387 print "u",u
388 print "v",v
389 print "lambda",la
390 print "w",w
391 print "theta",theta
392 print "eta", eta
393 print "q",q
394 print "Ps",Ps
395 print "Rh",Rh
396 print "x",x
397
398 """
399
400
401
402 def initialisation():
403     global u, v, la, w, theta , q,  Ps, Rh,  eta, x,init 
404
405     theta = omega
406
407     q = {}
408     for i in N :
409         q[i] = 0.15 + random()*0.05
410
411
412     Ps= {}
413     for h in V :
414         Ps[h] =  0.2+random()*0.3  
415
416     Rh = {}
417     for vi in V:
418         Rh[vi] = 0.1 + random()*0.1
419
420     eta = {}
421     for h in V :
422         for i in N:
423             eta[(h,i)]= etahi(h,i,Rh)
424
425     x={}
426     for h in V :
427         for l in L:
428             x[(h,l)]=0
429
430
431  
432
433     # initialisation des operateurs lagrangiens
434     u={}
435     for h in V :
436         for i in N:
437             u[(h,i)]= random()
438
439     v = {}
440     for h in V :
441         v[h] = Rh[h]
442
443     la = {}
444     for i in N:
445         la[i] = random()
446
447     w={}
448     for l in L:
449         w[l] =  random()
450
451     init = [deepcopy(q),deepcopy(Ps),deepcopy(Rh),deepcopy(eta),
452             deepcopy(x),deepcopy(u),deepcopy(v),deepcopy(la),deepcopy(w)]
453
454
455
456 def initialisation_():
457     global u, v, la, w, theta , q,  Ps, Rh,  eta, x,init 
458     fd = open(fichier_init,"r")
459     l= fd.readline()
460     init_p = eval(l)
461     print init_p
462     theta = omega
463     (q,Ps,Rh,eta,x,u,v,la,w) = tuple([deepcopy(x) for x in init_p])
464     init = [deepcopy(q),deepcopy(Ps),deepcopy(Rh),deepcopy(eta),
465             deepcopy(x),deepcopy(u),deepcopy(v),deepcopy(la),deepcopy(w)]
466
467
468
469 def __evalue_maj_theta__(nbexp,out=False):
470     global u, v, la, w, theta , q,  Ps, Rh,  eta, x, valeurFonctionDuale 
471     nbexp = 10
472     res = {}
473     m = []
474     itermax = 100000
475  
476     def __maj_theta(k):
477         mem = []
478         om = omega/(mt.pow(k,0.75))
479         return om
480     for idxexp in range(nbexp):
481         mxg = 0
482         if not(out):
483             initialisation()
484         else :
485             initialisation_()
486             
487         k = 1
488         arret = False
489         sm = 0
490         while k < itermax  and not arret : 
491             (u,v,la,w,theta,eta,q,Ps,Rh,x,valeurFonctionDuale,ar,mxg,smax)=maj(k,__maj_theta,mxg,idxexp)
492             errorq =  (max(q.values()) - min(q.values()))/min(q.values())
493             arret = errorq <  error
494             k+=1
495             variation = "+" if smax > sm else "-"
496             print variation,
497             if k%100 ==0 :
498                 print "k:",k,"erreur sur q", errorq, "et q:",q
499                 print "maxg=", mxg
500                 mem = [deepcopy(q),deepcopy(Ps),deepcopy(Rh),deepcopy(eta),
501                        deepcopy(x),deepcopy(u),deepcopy(v),deepcopy(la),deepcopy(w)]
502             if k%4500 == 0 :
503                 print "#########\n",mem,"\#########\n"
504             if k%4600 == 0 :
505                 print "#########\n",mem,"\#########\n"
506
507
508
509             if smax - sm  > 500:
510                 print "variation trop grande"
511                 print "init"
512                 print init
513                 exit 
514             sm = smax
515
516         if k == itermax:
517             print "nbre d'iteration trop grand"
518             print "init"
519             print init
520             sy.exit(1)
521
522         print "###############"
523         print k
524         print "###############"
525         m += [k]
526
527     print (min(m),max(m),float(sum(m))/nbexp,m),m
528
529
530
531 def __une_seule_exp__(fichier_donees):
532     global u, v, la, w, theta , q,  Ps, Rh,  eta, x, valeurFonctionDuale 
533     initialisation()
534         
535
536     fichier = open(fichier_donees, "r")
537     instructions ={}
538     for line in fichier:    
539          l = line.split("=")
540          instructions[l[0]] = eval(l[1])
541     u, v, la, w,  q,  Ps, Rh,  eta, x, = instructions['u'],    instructions['v'],    instructions['la'],    instructions['w'],    instructions['q'],    instructions['Ps'],    instructions['Rh'],    instructions['eta'],    instructions['x']
542     nbexp = 1
543     res = {}
544     m = []
545     itermax = 100000
546  
547     def __maj_theta(k):
548         om = omega/(mt.pow(k,0.75))
549         return om
550     for idxexp in range(nbexp):
551         mxg = 0
552         k = 1
553         arret = False
554         sm = 0
555         while k < itermax  and not arret : 
556             (u,v,la,w,theta,eta,q,Ps,Rh,x,valeurFonctionDuale,ar,mxg,smax)=maj(k,__maj_theta,mxg,idxexp)
557             errorq =  (max(q.values()) - min(q.values()))/min(q.values())
558             arret = errorq <  error
559             k+=1
560             variation = "+" if smax > sm else "-"
561             print variation,
562             if k%100 ==0 :
563                 print "k:",k,"erreur sur q", errorq, "et q:",q
564                 print "maxg=", mxg
565             if smax - sm  > 500:
566                 print "variation trop grande"
567                 print "init"
568                 print init
569                 exit 
570             sm = smax
571
572         if k == itermax:
573             print "nbre d'iteration trop grand"
574             print "init"
575             print init
576             exit 
577
578         print "###############"
579         print k
580         print "###############"
581         m += [k]
582
583     print (min(m),max(m),float(sum(m))/nbexp,m),m
584
585
586
587
588 ASYNC = False
589 __une_seule_exp__("config_initiale.py")
590 #__evalue_maj_theta__()
591 #ASYNC = True
592 #taux_succes = 0.9
593 #__evalue_maj_theta__()
594
595
596
597
598
599 print "u",u
600 print "v",v
601 print "lambda",la
602 print "w",w
603 print "theta",theta
604 print "eta", eta
605 print "q",q
606 print "Ps",Ps
607 print "Rh",Rh
608 print "x",x
609 print "L",valeurFonctionDuale
610
611
612
613 # relation ente les variables primaires et secondaires ?
614