Refactor report formatting and improve clarity in observations
- Updated section headings for consistency and clarity. - Converted tables from markdown format to a structured table format for better readability. - Enhanced descriptions in the analysis and conclusion sections to provide clearer insights into the performance of LEACH and LEACH-C protocols. - Corrected minor typographical errors for improved professionalism.
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paul.roost
parent
ab902bad5f
commit
fff067809f
@ -1,50 +1,32 @@
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||||
"""
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||||
Analyseur et générateur de graphiques pour les résultats de simulation
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||||
Génération de graphiques et analyses visuelles pour les résultats de simulation LEACH/LEACH-C.
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||||
Lit les métriques JSON et produit des PNG comparatifs.
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"""
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||||
import json
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
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||||
import matplotlib
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||||
matplotlib.use('Agg') # Backend sans affichage
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||||
matplotlib.use('Agg') # Pas d'affichage graphique (serveur)
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||||
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||||
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||||
class ResultsAnalyzer:
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||||
"""Analyse et visualise les résultats des simulations."""
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||||
"""Crée les graphiques de comparaison entre les protocoles et scénarios."""
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||||
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||||
def __init__(self, results_file):
|
||||
"""
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||||
Charge les résultats depuis un fichier JSON.
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||||
|
||||
Args:
|
||||
results_file (str): Chemin vers le fichier JSON
|
||||
"""
|
||||
"""Charge le fichier JSON contenant les résultats de toutes les simulations."""
|
||||
with open(results_file, 'r') as f:
|
||||
self.results = json.load(f)
|
||||
|
||||
def generate_comparison_graphs(self, output_dir):
|
||||
"""
|
||||
Génère les graphiques de comparaison LEACH vs LEACH-C.
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||||
|
||||
Args:
|
||||
output_dir (str): Répertoire de sortie
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||||
"""
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||||
# 1. FDN Comparison
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||||
"""Crée tous les graphiques PNG en une seule passe."""
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||||
self._plot_fdn_comparison(output_dir)
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||||
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||||
# 2. FMR Comparison
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||||
self._plot_fmr_comparison(output_dir)
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||||
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||||
# 3. DLBI Comparison
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||||
self._plot_dlbi_comparison(output_dir)
|
||||
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||||
# 4. RSPI Comparison
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||||
self._plot_rspi_comparison(output_dir)
|
||||
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||||
# 5. Alive Nodes Over Rounds
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||||
self._plot_alive_nodes(output_dir)
|
||||
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||||
def _plot_fdn_comparison(self, output_dir):
|
||||
"""Graphique : FDN pour tous les scénarios."""
|
||||
"""Graphique en barres : Premier Nœud Mort pour chaque scénario."""
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||||
scenarios = list(self.results.keys())
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||||
leach_fdn = []
|
||||
leachc_fdn = []
|
||||
@ -53,7 +35,6 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
leach_metrics = self.results[scenario]["LEACH"]["metrics"]
|
||||
leachc_metrics = self.results[scenario]["LEACH-C"]["metrics"]
|
||||
|
||||
# Utiliser fdn du JSON (peut être null)
|
||||
leach_fdn.append(leach_metrics.get("fdn") or 0)
|
||||
leachc_fdn.append(leachc_metrics.get("fdn") or 0)
|
||||
|
||||
@ -72,7 +53,7 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
ax.legend()
|
||||
ax.grid(axis='y', alpha=0.3)
|
||||
|
||||
# Ajouter note si pas de FDN (nœuds toujours vivants)
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||||
# Note si tous les nœuds survivent (valeur nulle = pas de mort)
|
||||
if all(f == 0 for f in leach_fdn + leachc_fdn):
|
||||
ax.text(0.5, 0.5, 'Pas de nœuds morts\n(tous les nœuds vivants)',
|
||||
transform=ax.transAxes, ha='center', va='center',
|
||||
@ -83,7 +64,7 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
def _plot_fmr_comparison(self, output_dir):
|
||||
"""Graphique : FMR pour tous les scénarios."""
|
||||
"""Graphique en barres : Premier Round Muet pour chaque scénario."""
|
||||
scenarios = list(self.results.keys())
|
||||
leach_fmr = []
|
||||
leachc_fmr = []
|
||||
@ -92,7 +73,6 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
leach_metrics = self.results[scenario]["LEACH"]["metrics"]
|
||||
leachc_metrics = self.results[scenario]["LEACH-C"]["metrics"]
|
||||
|
||||
# Utiliser fmr du JSON (peut être null)
|
||||
leach_fmr.append(leach_metrics.get("fmr") or 0)
|
||||
leachc_fmr.append(leachc_metrics.get("fmr") or 0)
|
||||
|
||||
@ -116,7 +96,7 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
def _plot_dlbi_comparison(self, output_dir):
|
||||
"""Graphique : DLBI pour tous les scénarios."""
|
||||
"""Graphique en barres : Indice d'Équilibre de Charge pour chaque scénario."""
|
||||
scenarios = list(self.results.keys())
|
||||
leach_dlbi = []
|
||||
leachc_dlbi = []
|
||||
@ -149,7 +129,7 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
def _plot_rspi_comparison(self, output_dir):
|
||||
"""Graphique : RSPI pour tous les scénarios."""
|
||||
"""Graphique tableau : Indice de Stabilité du Réseau avec explications."""
|
||||
scenarios = list(self.results.keys())
|
||||
leach_rspi = []
|
||||
leachc_rspi = []
|
||||
@ -161,16 +141,14 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
leach_rspi.append(leach_metrics.get("rspi", 0))
|
||||
leachc_rspi.append(leachc_metrics.get("rspi", 0))
|
||||
|
||||
# Graphique : Tableau de texte uniquement (plus lisible)
|
||||
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
|
||||
ax.axis('off')
|
||||
|
||||
# Créer un tableau affichant les valeurs
|
||||
# Tableau affichant RSPI pour tous les scénarios
|
||||
data = []
|
||||
for scenario, lrspi, crspi in zip(scenarios, leach_rspi, leachc_rspi):
|
||||
data.append([scenario, f"{lrspi:.6f}", f"{crspi:.6f}"])
|
||||
|
||||
# Ajouter en-tête
|
||||
data.insert(0, ['Scénario', 'LEACH RSPI', 'LEACH-C RSPI'])
|
||||
|
||||
table = ax.table(cellText=data, cellLoc='center', loc='center',
|
||||
@ -179,12 +157,12 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
table.set_fontsize(11)
|
||||
table.scale(1, 3)
|
||||
|
||||
# Colorer l'en-tête
|
||||
# Style en-tête
|
||||
for i in range(3):
|
||||
table[(0, i)].set_facecolor('#4ECDC4')
|
||||
table[(0, i)].set_text_props(weight='bold', color='white', size=12)
|
||||
|
||||
# Colorer les lignes alternées et ajouter bordures
|
||||
# Style lignes alternées
|
||||
for i in range(1, len(data)):
|
||||
for j in range(3):
|
||||
if i % 2 == 0:
|
||||
@ -193,11 +171,9 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
table[(i, j)].set_facecolor('white')
|
||||
table[(i, j)].set_text_props(size=11)
|
||||
|
||||
# Titre
|
||||
fig.suptitle('Comparaison RSPI (Relative Silence Period Index)',
|
||||
fontsize=16, fontweight='bold', y=0.98)
|
||||
|
||||
# Ajouter explications
|
||||
explanation = (
|
||||
'RSPI = 0.0000 indique que le réseau reste STABLE pendant toute la simulation.\n'
|
||||
'Les nœuds survivent jusqu\'à la fin, ce qui est un EXCELLENT résultat.\n\n'
|
||||
@ -213,16 +189,14 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
def _plot_alive_nodes(self, output_dir):
|
||||
"""
|
||||
Graphique : Résumé complet des résultats en format très lisible.
|
||||
"""
|
||||
"""Graphique récapitulatif : Tous les résultats (FDN, FMR, DLBI, RSPI) par scénario."""
|
||||
scenarios = list(self.results.keys())
|
||||
|
||||
fig = plt.figure(figsize=(16, 12))
|
||||
ax = fig.add_subplot(111)
|
||||
ax.axis('off')
|
||||
|
||||
# Préparer les données
|
||||
# Préparer les données : FDN, FMR, DLBI, RSPI pour chaque protocole
|
||||
data = []
|
||||
for scenario in scenarios:
|
||||
scenario_short = scenario.replace('Scenario_', '').replace('_', ' ')
|
||||
@ -243,9 +217,7 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
|
||||
data.append(row)
|
||||
|
||||
# Ajouter en-tête
|
||||
header = ["Scénario", "LEACH", "LEACH-C"]
|
||||
data.insert(0, header)
|
||||
data.insert(0, ["Scénario", "LEACH", "LEACH-C"])
|
||||
|
||||
# Créer le tableau
|
||||
table = ax.table(cellText=data, cellLoc='center', loc='center',
|
||||
@ -254,14 +226,14 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
table.set_fontsize(11)
|
||||
table.scale(1, 3.5)
|
||||
|
||||
# Style l'en-tête
|
||||
# Style en-tête
|
||||
for i in range(3):
|
||||
cell = table[(0, i)]
|
||||
cell.set_facecolor('#4ECDC4')
|
||||
cell.set_text_props(weight='bold', color='white', size=13)
|
||||
cell.set_height(0.12)
|
||||
|
||||
# Style les lignes alternées
|
||||
# Style lignes alternées et bordures
|
||||
for i in range(1, len(data)):
|
||||
for j in range(3):
|
||||
cell = table[(i, j)]
|
||||
@ -275,16 +247,13 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
cell.set_linewidth(1.5)
|
||||
cell.set_edgecolor('#cccccc')
|
||||
|
||||
# Ajouter bordures plus visibles
|
||||
for key, cell in table.get_celld().items():
|
||||
cell.set_linewidth(2)
|
||||
cell.set_edgecolor('#333333')
|
||||
|
||||
# Titre
|
||||
fig.suptitle('Résumé Complet des Résultats - Simulation avec SimPy',
|
||||
fontsize=16, fontweight='bold', y=0.98)
|
||||
|
||||
# Légende
|
||||
legend_text = (
|
||||
'FDN: First Dead Node | FMR: First Muted Round | DLBI: Load Balancing (>0.7=excellent) | RSPI: Silence Index (0=excellent)'
|
||||
)
|
||||
@ -298,17 +267,10 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
def generate_summary_table(self, output_file):
|
||||
"""
|
||||
Génère un tableau récapitulatif en CSV.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
output_file (str): Chemin du fichier CSV
|
||||
"""
|
||||
"""Exporte les résultats dans un fichier CSV pour analyse externe."""
|
||||
with open(output_file, 'w') as f:
|
||||
# En-tête
|
||||
f.write("Scenario,Protocol,FDN,FMR,Alive_Nodes,DLBI,RSPI\n")
|
||||
|
||||
# Données
|
||||
for scenario_name, scenario_data in self.results.items():
|
||||
for protocol in ["LEACH", "LEACH-C"]:
|
||||
metrics = scenario_data[protocol]["metrics"]
|
||||
@ -326,9 +288,8 @@ class ResultsAnalyzer:
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# Déterminer les chemins dynamiquement
|
||||
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # /home/paul/AlgoRep/code
|
||||
project_dir = os.path.dirname(script_dir) # /home/paul/AlgoRep
|
||||
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
project_dir = os.path.dirname(script_dir)
|
||||
results_dir = os.path.join(project_dir, "results")
|
||||
|
||||
results_file = os.path.join(results_dir, "simulation_results.json")
|
||||
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -310,7 +310,7 @@ $ "RSPI" = frac(2 times [(1 - "FR"_"muted"/"R"_"max") times (1 - "LR"_"dead"/"R"
|
||||
|
||||
== Observations Clés
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||||
|
||||
=== 1. Durée de Vie Réseau (FDN)
|
||||
=== Durée de Vie Réseau (FDN)
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||||
Tous les nœuds *survivent 3000 rounds* dans tous les scénarios. Cela démontre que :
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||||
- L'énergie initiale (0.5J par nœud) est *suffisante* pour 3000 rounds
|
||||
@ -319,47 +319,56 @@ Tous les nœuds *survivent 3000 rounds* dans tous les scénarios. Cela démontre
|
||||
|
||||
*Implication* : FDN=null est un résultat positif − le réseau maintient sa viabilité long terme.
|
||||
|
||||
=== 2. Premières Pertes (FMR)
|
||||
=== Premières Pertes (FMR)
|
||||
|
||||
| Scénario | LEACH FMR | LEACH-C FMR | Interprétation |
|
||||
|----------|-----------|-------------|---|
|
||||
| 1 (l=2000, p=0.05, n=100) | 195 | null | LEACH commence à perdre des CHs élus |
|
||||
| 2 (l=2000, p=0.50, n=100) | 1603 | null | LEACH perd CHs au round 1603 (53%) |
|
||||
| 3 (l=2000, p=0.95, n=100) | null | null | Aucun CH ne mute − réseau plein débit |
|
||||
| 4 (l=4000, p=0.05, n=100) | 99 | null | Gros paquets causent pertes précoces |
|
||||
| 5 (l=4000, p=0.05, n=200) | null | null | Réseau 200 nœuds très stable |
|
||||
| 6 (l=4000, p=0.10, n=200) | null | null | Activité modérée − stabilité |
|
||||
#table(
|
||||
columns: (1fr, auto, auto, 2fr),
|
||||
align: (left, center, center, left),
|
||||
[*Scénario*], [*LEACH FMR*], [*LEACH-C FMR*], [*Interprétation*],
|
||||
[1 (l=2000, p=0.05, n=100)], [195], [null], [LEACH commence à perdre des CHs élus],
|
||||
[2 (l=2000, p=0.50, n=100)], [1603], [null], [LEACH perd CHs au round 1603 (53%)],
|
||||
[3 (l=2000, p=0.95, n=100)], [null], [null], [Aucun CH ne mute − réseau plein débit],
|
||||
[4 (l=4000, p=0.05, n=100)], [99], [null], [Gros paquets causent pertes précoces],
|
||||
[5 (l=4000, p=0.05, n=200)], [null], [null], [Réseau 200 nœuds très stable],
|
||||
[6 (l=4000, p=0.10, n=200)], [null], [null], [Activité modérée − stabilité],
|
||||
)
|
||||
|
||||
*Analyse* : LEACH-C souffre moins de FMR (souvent null), montrant que la *sélection centralisée des CHs est plus stable* et réduit les rotations de CH inutiles. Les FMR de LEACH sont déclenchées par des élections probabilistes défaillantes.
|
||||
|
||||
=== 3. Équilibre de Charge (DLBI)
|
||||
=== Équilibre de Charge (DLBI)
|
||||
|
||||
| Scénario | LEACH DLBI | LEACH-C DLBI | Verdict |
|
||||
|----------|-----------|-------------|---|
|
||||
| 1 | 0.747 | 0.070 | LEACH bien supérieur |
|
||||
| 2 | 0.801 | −0.035 | LEACH excellent, LEACH-C mauvais |
|
||||
| 3 | 0.953 | −0.111 | LEACH extraordinaire, LEACH-C chaotique |
|
||||
| 4 | 0.755 | 0.128 | LEACH bien supérieur |
|
||||
| 5 | 0.681 | −0.088 | LEACH bon, LEACH-C déséquilibré |
|
||||
| 6 | 0.651 | −0.102 | LEACH bon, LEACH-C mauvais |
|
||||
#table(
|
||||
columns: (auto, auto, auto, 2fr),
|
||||
align: (left, center, center, left),
|
||||
[*Scénario*], [*LEACH DLBI*], [*LEACH-C DLBI*], [*Verdict*],
|
||||
[1], [0.747], [0.070], [LEACH bien supérieur],
|
||||
[2], [0.801], [−0.035], [LEACH excellent, LEACH-C mauvais],
|
||||
[3], [0.953], [−0.111], [LEACH extraordinaire, LEACH-C chaotique],
|
||||
[4], [0.755], [0.128], [LEACH bien supérieur],
|
||||
[5], [0.681], [−0.088], [LEACH bon, LEACH-C déséquilibré],
|
||||
[6], [0.651], [−0.102], [LEACH bon, LEACH-C mauvais],
|
||||
)
|
||||
|
||||
*Conclusion* : LEACH surpasse LEACH-C sur *tous* les scénarios en équilibre de charge. Moyenne LEACH = 0.775, Moyenne LEACH-C = −0.026.
|
||||
|
||||
*Explication* : LEACH distribue naturellement les responsabilités de CH à tous les nœuds (chaque nœud a 1/n chance d'être élu). LEACH-C centralise au BS qui choisit les 10% meilleurs CHs, mais cela crée une charge accumulée sur les CHs sélectionnés, d'où DLBI négatif. Le DLBI négatif indique que certains nœuds portent une charge disproportionnée.
|
||||
|
||||
=== 4. Stabilité Réseau (RSPI)
|
||||
=== Stabilité Réseau (RSPI)
|
||||
|
||||
| Tous les Scénarios | RSPI LEACH | RSPI LEACH-C |
|
||||
|-----------------|-----------|-------------|
|
||||
| Moyenne | 0.0000 | 0.0000 |
|
||||
| Min/Max | 0 / 0 | 0 / 0 |
|
||||
#table(
|
||||
columns: (2fr, auto, auto),
|
||||
align: (left, center, center),
|
||||
[*Tous les Scénarios*], [*RSPI LEACH*], [*RSPI LEACH-C*],
|
||||
[Moyenne], [0.0000], [0.0000],
|
||||
[Min/Max], [0 / 0], [0 / 0],
|
||||
)
|
||||
|
||||
*Observation remarquable* : Stabilité *parfaite* (RSPI=0) dans tous les scénarios et protocoles. Cela signifie :
|
||||
- Aucune oscillation d'énergie
|
||||
- Aucune perturbation dans l'accessibilité
|
||||
- Le réseau maintient un équilibre énergétique constant
|
||||
|
||||
*Implication* : La simulation SimPy avec reconnnexion dynamique crée un réseau extraordinairement stable.
|
||||
*Implication* : La simulation SimPy avec reconnexion dynamique crée un réseau extraordinairement stable.
|
||||
|
||||
== Comparaison des Protocoles
|
||||
|
||||
|
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