]> AND Private Git Repository - desynchronisation-controle.git/blobdiff - exp_controle_asynchrone/simulMWSN.py
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Private GIT Repository
a
[desynchronisation-controle.git] / exp_controle_asynchrone / simulMWSN.py
index bf174629478e737918827f3b6bc0c04d2bdc5805..43083c421637702845cc060374eca0fd7a7afb95 100644 (file)
@@ -7,9 +7,11 @@ from itertools import *
 from scipy import optimize as opt
 from copy import deepcopy 
 import sys as sy
 from scipy import optimize as opt
 from copy import deepcopy 
 import sys as sy
+import cv as cv
+import cv2 as cv2 
 
 
-
-error  = 0.1
+errorq  = 0.1
+errorD  = 1E-5
 epsilon = 1E-10
 vrate = 0.8
 p = 0.7
 epsilon = 1E-10
 vrate = 0.8
 p = 0.7
@@ -32,6 +34,9 @@ lg = [(0, 1, 22.004323820359151), (0, 2, 28.750632705280324), (0, 3, 29.68069293
 #lg= [(0,1,23),(1,0,15),(1,2,45)]
 sink = n-1
 
 #lg= [(0,1,23),(1,0,15),(1,2,45)]
 sink = n-1
 
+def distance(d1,d2):
+    return mt.sqrt(sum([(d1[t]-d2[t])**2 for t in d1]))
+
 
 def genereGraph():
     test = False 
 
 def genereGraph():
     test = False 
@@ -46,7 +51,53 @@ def genereGraph():
                         G.add_edge(io,ie,weight=dist)
                         G.add_edge(ie,io,weight=dist)
         test = not(any([ not(nx.has_path(G,o,sink)) for o in  G.nodes() if sink in G.nodes() and o != sink]))
                         G.add_edge(io,ie,weight=dist)
                         G.add_edge(ie,io,weight=dist)
         test = not(any([ not(nx.has_path(G,o,sink)) for o in  G.nodes() if sink in G.nodes() and o != sink]))
-    return G
+    return (G,l)
+
+
+def afficheGraph(G,l,tx,ty,sink):
+    r = 20
+    img = cv.CreateImage ((tx, ty), 32, 3)
+    cv.Rectangle(img, (0,0),(tx,ty), cv.Scalar(255,255,255), thickness=-1)
+    def px((x,y)): 
+        return(int(tx*x/coteCarre),ty-int(ty*y/coteCarre))
+    for i in set(range(len(l)))-set([sink]):
+        (x,y) = l[i]
+        pix,piy = px((x,y))
+        demx = distanceEmmissionMax*tx/coteCarre
+        cv.Circle(img, (pix,piy),demx, cv.Scalar(125,125,125))     
+    
+    for i in set(range(len(l)))-set([sink]):        
+        (x,y) = l[i]
+        pix,piy = px((x,y))
+        cv.Circle(img, (pix,piy),r, cv.Scalar(125,125,125),thickness=-1)     
+    
+    #sink
+    (x,y) = l[sink]
+    pix,piy = px((x,y))
+
+    cv.Rectangle(img, (pix-r/2,piy-r/2),(pix+r/2,piy+r/2), cv.Scalar(125,125,125), thickness=-1)
+
+    for i in range(len(l)):
+        for j in range(len(l)):
+            
+            if np.linalg.norm(np.array(l[i])-np.array(l[j])) < distanceEmmissionMax :
+                (xi,yi) = l[i]
+                pixi,piyi = px((xi,yi))
+                (xj,yj) = l[j]
+                pixj,piyj = px((xj,yj))
+                cv.Line(img, (pixi,piyi), (pixj,piyj), cv.Scalar(125,125,125))
+    
+
+    """
+    for i in range(len(l)):
+        (x,y) = l[i]
+        pix,piy = px((x,y))
+        print i
+        textColor = (0, 0, 255)  # red
+        font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
+        imgp = 
+        cv2.putText(img, str(i), (pix-r/4,piy-r/2),font, 3.0, textColor)#,thickn    """
+    cv.SaveImage("SensorNetwork.png",img)
 
 G = nx.DiGraph()
 G.add_weighted_edges_from(lg)
 
 G = nx.DiGraph()
 G.add_weighted_edges_from(lg)
@@ -56,6 +107,18 @@ G.add_weighted_edges_from(lg)
 #nx.draw(G)
 #pb.show()
 
 #nx.draw(G)
 #pb.show()
 
+#(G,l) = genereGraph()
+N = G.nodes()
+#V = list(set(sample(N,int(len(N)*vrate)))-set([sink]))
+V = list(set(N)-set([sink]))
+source = V
+print "source",source
+#afficheGraph(G,l,500,500,sink)
+#nx.draw(G)
+#pb.show()
+
+    
+
 
 
 
 
 
 
@@ -64,15 +127,8 @@ G.add_weighted_edges_from(lg)
 #print G.edges(data=True)
 #TODO afficher le graphe et etre sur qu'il est connexe
 
 #print G.edges(data=True)
 #TODO afficher le graphe et etre sur qu'il est connexe
 
-N = G.nodes()
-
-
-#V = list(set(sample(N,int(len(N)*vrate)))-set([sink]))
-V = list(set(N)-set([sink]))
 
 
 
 
-source = V
-print "source",source
 
 
 L = range(len(G.edges()))
 
 
 L = range(len(G.edges()))
@@ -146,8 +202,6 @@ def aminp(l):
 
 
 
 
 
 
-def distance(d1,d2):
-    return mt.sqrt(sum([(d1[t]-d2[t])**2 for t in d1]))
 
 
 def AfficheVariation (up,vp,lap,wp,thetap,etap,qp,Psp,Rhp,xp,valeurFonctionDualep):
 
 
 def AfficheVariation (up,vp,lap,wp,thetap,etap,qp,Psp,Rhp,xp,valeurFonctionDualep):
@@ -311,7 +365,7 @@ def maj(k,maj_theta,mxg,idxexp):
     def f_Ps(psh,h):
         #print "ds f_ps",psh, v[h]* mt.log(float(sigma2)/D)/(gamma*((psh**2)**(float(2)/3))) +la[h]*psh
          return v[h]* mt.log(float(sigma2)/D)/(gamma*mt.pow(float(2)/3)) +la[h]*psh
     def f_Ps(psh,h):
         #print "ds f_ps",psh, v[h]* mt.log(float(sigma2)/D)/(gamma*((psh**2)**(float(2)/3))) +la[h]*psh
          return v[h]* mt.log(float(sigma2)/D)/(gamma*mt.pow(float(2)/3)) +la[h]*psh
-     for h in V:
+    for h in V:
          if not ASYNC or  random() < taux_succes:
              """
              lah = 0.05 if la[h] == 0 else  la[h]
          if not ASYNC or  random() < taux_succes:
              """
              lah = 0.05 if la[h] == 0 else  la[h]
@@ -376,7 +430,7 @@ def maj(k,maj_theta,mxg,idxexp):
 
     #AfficheVariation(up,vp,lap,wp,thetap,etap,qp,Psp,Rhp,xp,valeurFonctionDualep)
 
 
     #AfficheVariation(up,vp,lap,wp,thetap,etap,qp,Psp,Rhp,xp,valeurFonctionDualep)
 
-    arret = abs(valeurFonctionDuale-valeurFonctionDualep) < error
+    arret = abs(valeurFonctionDuale-valeurFonctionDualep) 
 
     return (up,vp,lap,wp,thetap,etap,qp,Psp,Rhp,xp,valeurFonctionDualep,arret,mxg,smax)
 
 
     return (up,vp,lap,wp,thetap,etap,qp,Psp,Rhp,xp,valeurFonctionDualep,arret,mxg,smax)
 
@@ -468,7 +522,6 @@ def initialisation_():
 
 def __evalue_maj_theta__(nbexp,out=False):
     global u, v, la, w, theta , q,  Ps, Rh,  eta, x, valeurFonctionDuale 
 
 def __evalue_maj_theta__(nbexp,out=False):
     global u, v, la, w, theta , q,  Ps, Rh,  eta, x, valeurFonctionDuale 
-    nbexp = 10
     res = {}
     m = []
     itermax = 100000
     res = {}
     m = []
     itermax = 100000
@@ -477,6 +530,7 @@ def __evalue_maj_theta__(nbexp,out=False):
         mem = []
         om = omega/(mt.pow(k,0.75))
         return om
         mem = []
         om = omega/(mt.pow(k,0.75))
         return om
+    liste_arret=[]
     for idxexp in range(nbexp):
         mxg = 0
         if not(out):
     for idxexp in range(nbexp):
         mxg = 0
         if not(out):
@@ -487,24 +541,31 @@ def __evalue_maj_theta__(nbexp,out=False):
         k = 1
         arret = False
         sm = 0
         k = 1
         arret = False
         sm = 0
+        err, ar = 0,0
         while k < itermax  and not arret : 
             (u,v,la,w,theta,eta,q,Ps,Rh,x,valeurFonctionDuale,ar,mxg,smax)=maj(k,__maj_theta,mxg,idxexp)
         while k < itermax  and not arret : 
             (u,v,la,w,theta,eta,q,Ps,Rh,x,valeurFonctionDuale,ar,mxg,smax)=maj(k,__maj_theta,mxg,idxexp)
-            errorq =  (max(q.values()) - min(q.values()))/min(q.values())
-            arret = errorq <  error
+            err =  (max(q.values()) - min(q.values()))/min(q.values())
+            
+            arret = err <  errorq or ar < errorD
             k+=1
             variation = "+" if smax > sm else "-"
             k+=1
             variation = "+" if smax > sm else "-"
-            print variation,
-            if k%100 ==0 :
-                print "k:",k,"erreur sur q", errorq, "et q:",q
-                print "maxg=", mxg
+            if out : print variation,
+            if k%500 ==0 :
+                print "k:", k, 
+                "erreur sur q", 
+                errorq, "erreur sur F", ar, "et q:", q
+
+                if out : print "maxg=", mxg
                 mem = [deepcopy(q),deepcopy(Ps),deepcopy(Rh),deepcopy(eta),
                        deepcopy(x),deepcopy(u),deepcopy(v),deepcopy(la),deepcopy(w)]
                 mem = [deepcopy(q),deepcopy(Ps),deepcopy(Rh),deepcopy(eta),
                        deepcopy(x),deepcopy(u),deepcopy(v),deepcopy(la),deepcopy(w)]
+            """
             if k%4500 == 0 :
             if k%4500 == 0 :
-                print "#########\n",mem,"\#########\n"
+                
+                #print "#########\n",mem,"\#########\n"
             if k%4600 == 0 :
             if k%4600 == 0 :
-                print "#########\n",mem,"\#########\n"
-
-
+                #print "#########\n",mem,"\#########\n"
+            """
+                
 
             if smax - sm  > 500:
                 print "variation trop grande"
 
             if smax - sm  > 500:
                 print "variation trop grande"
@@ -512,20 +573,23 @@ def __evalue_maj_theta__(nbexp,out=False):
                 print init
                 exit 
             sm = smax
                 print init
                 exit 
             sm = smax
-
+        
         if k == itermax:
             print "nbre d'iteration trop grand"
             print "init"
             print init
             sy.exit(1)
         if k == itermax:
             print "nbre d'iteration trop grand"
             print "init"
             print init
             sy.exit(1)
+        else :
+            liste_arret += [(err, ar,k,errorD)]
 
         print "###############"
         print k
         print "###############"
         m += [k]
 
         print "###############"
         print k
         print "###############"
         m += [k]
-
-    print (min(m),max(m),float(sum(m))/nbexp,m),m
-
+    #print liste_arret    
+    #print (min(m),max(m),float(sum(m))/nbexp,m),m
+    return liste_arret
 
 
 def __une_seule_exp__(fichier_donees):
 
 
 def __une_seule_exp__(fichier_donees):
@@ -586,8 +650,13 @@ def __une_seule_exp__(fichier_donees):
 
 
 ASYNC = False
 
 
 ASYNC = False
-__une_seule_exp__("config_initiale.py")
-#__evalue_maj_theta__()
+#__une_seule_exp__("config_initiale.py")
+listederes=[]
+for k in list(np.logspace(-6, -3, num=15)):
+    errorD = k
+    listederes += __evalue_maj_theta__(5)
+    
+print listederes
 #ASYNC = True
 #taux_succes = 0.9
 #__evalue_maj_theta__()
 #ASYNC = True
 #taux_succes = 0.9
 #__evalue_maj_theta__()
@@ -595,7 +664,7 @@ __une_seule_exp__("config_initiale.py")
 
 
 
 
 
 
-
+"""
 print "u",u
 print "v",v
 print "lambda",la
 print "u",u
 print "v",v
 print "lambda",la
@@ -608,7 +677,7 @@ print "Rh",Rh
 print "x",x
 print "L",valeurFonctionDuale
 
 print "x",x
 print "L",valeurFonctionDuale
 
-
+"""
 
 # relation ente les variables primaires et secondaires ?
 
 
 # relation ente les variables primaires et secondaires ?