7a33c7096d
- Created summary.csv to store simulation results for various scenarios, protocols, and metrics. - Developed run.sh script to automate the simulation process, including dependency checks, simulation execution, and result analysis. - Ensured proper directory structure for results and reports. - Added error handling for Python and matplotlib dependencies.
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# Simulation LEACH vs LEACH-C pour Réseaux Dynamiques
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## Vue d'ensemble
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Ce projet implémente une simulation complète des protocoles **LEACH** (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy) et **LEACH-C** (centralisé) pour des réseaux de capteurs sans fil (WSN) avec **mobilité dynamique** des nœuds.
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**Contexte** : Agriculture de précision - suivi en temps réel de bovins avec capteurs se déplaçant dans un champ.
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**Deadline** : 5 novembre 2025, 23:42
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## Structure du Projet
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```
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/algo/
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├── code/
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│ ├── config.py # Configuration et constantes
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│ ├── node.py # Classe Node
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│ ├── metrics.py # Classe Metrics (10 métriques)
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│ ├── leach.py # Protocole LEACH décentralisé
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│ ├── leach_c.py # Protocole LEACH-C centralisé
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│ ├── main.py # Contrôleur principal
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│ ├── analysis.py # Analyseur et graphiques
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│ └── run.sh # Script de lancement
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├── results/
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│ ├── simulation_results.json # Résultats bruts
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│ ├── summary.csv # Tableau récapitulatif
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│ ├── 01_FDN_Comparison.png # Graphique FDN
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│ ├── 02_FMR_Comparison.png # Graphique FMR
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│ ├── 03_DLBI_Comparison.png # Graphique DLBI
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│ ├── 04_RSPI_Comparison.png # Graphique RSPI
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│ └── 05_Alive_Nodes_Over_Time.png
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└── rapport/
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└── Rapport_LEACH_LEACHC.typ # Rapport complet (Typst + PDF)
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```
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## Comment Exécuter
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### 1. Installation des dépendances
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```bash
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pip install matplotlib
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```
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### 2. Lancer la simulation
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```bash
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cd /home/paul/algo
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python code/main.py
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```
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### 3. Générer les graphiques et analyses
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```bash
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python code/analysis.py
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```
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Les résultats seront sauvegardés dans `/home/paul/algo/results/`
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## Implémentation
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### Protocoles
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#### **LEACH (Décentralisé)**
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- Élection aléatoire des cluster heads (probabilité p)
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- Formation de clusters basée sur proximité
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- Communication nœud → CH → BS
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- Agrégation de données au niveau CH
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#### **LEACH-C (Centralisé)**
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- BS reçoit l'état de tous les nœuds
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- Calcul des clusters optimaux (heuristique : sélection par énergie)
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- Distribution optimale des rôles
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- Moins aléatoire mais plus coûteux en énergie
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### Mobilité Dynamique
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- Chaque nœud se déplace aléatoirement chaque round
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- Déplacement max : 5 mètres
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- Restent dans les limites du champ (100m × 100m)
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- Impact majeur sur stabilité et efficacité
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### Modèle Énergétique
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```
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E_Tx(l, d) =
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- Si d ≤ d0 : E_elec×l + E_fs×l×d²
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- Si d > d0 : E_elec×l + E_mp×l×d⁴
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E_Rx(l) = E_elec × l
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E_Agg(l) = E_da × l
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d0 = sqrt(E_fs / E_mp)
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```
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## Métriques Implémentées
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### 1. **Nœuds Vivants** (Alive Nodes Count)
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Nombre de nœuds actifs après chaque round.
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### 2. **Paquets vers CH** (Packets to Cluster Head)
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Nombre total de paquets envoyés par les nœuds réguliers vers leurs CHs.
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### 3. **Paquets vers BS** (Packets to Base Station)
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Nombre total de paquets envoyés par les CHs vers la station de base.
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### 4. **Énergie Résiduelle** (Residual Energy)
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Énergie restante dans chaque nœud.
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### 5. **Muted Rounds**
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Nombre de rounds où **aucun CH n'est élu** (communication impossible).
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### 6. **FMR** (First Muted Round)
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Le round exact où le premier silence apparaît.
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### 7. **FDN** (First Dead Node)
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Le round quand le **premier nœud** épuise son énergie.
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### 8. **Last Dead Node**
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Le round quand le **dernier nœud** meurt.
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### 9. **DLBI** (Dynamic Load Balancing Index)
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$$DLBI = \frac{1}{N} \sum_{r=1}^{N} DLBI_r$$
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$$DLBI_r = 1 - \frac{\sum(L_{j,r} - \bar{L}_r)^2}{m_r \times \bar{L}_r^2}$$
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**Interprétation** : Évalue l'équilibre de charge entre les CHs.
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- Proche de 1 = distribution équilibrée
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- Bas = déséquilibre grave
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### 10. **RSPI** (Relative Silence Period Index)
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$$RSPI = \frac{2 \times [(1 - FR_{muted}/R_{max}) \times (1 - LR_{dead}/R_{max})]}{(1 - FR_{muted}/R_{max}) + (1 - LR_{dead}/R_{max})}$$
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**Interprétation** : Moyenne harmonique entre résilience et durée de vie.
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## Scénarios de Test
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| Scénario | Paquets (l) | Probabilité (p) | Nœuds (n) |
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|----------|-------------|-----------------|-----------|
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| 1 | 2000 | 0.05 | 100 |
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| 2 | 2000 | 0.50 | 100 |
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| 3 | 2000 | 0.95 | 100 |
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| 4 | 4000 | 0.05 | 100 |
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| 5 | 4000 | 0.05 | 200 |
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| 6 | 4000 | 0.10 | 200 |
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## Résultats
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Les résultats incluent :
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1. **Fichier JSON** : Données complètes de chaque round
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2. **CSV récapitulatif** : Tableau avec toutes les métriques
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3. **Graphiques** :
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- FDN Comparison
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- FMR Comparison
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- DLBI Comparison
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- RSPI Comparison
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- Nombre de nœuds vivants au fil du temps
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## Points Importants
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### Dynamique vs Statique
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- **Statique** : Clusters stables, peu d'overhead
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- **Dynamique** : Clusters instables, plus d'énergie perdue, plus réaliste
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### Rounds Muets (Muted Rounds)
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Quand **aucun nœud n'est élu** comme CH → communication impossible. Problème majeur en réseau dynamique.
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### LEACH vs LEACH-C
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- **LEACH** : Scalable, décentralisé, mais élection aléatoire
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- **LEACH-C** : Meilleure distribution, plus coûteux énergétiquement
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### Impact de la Mobilité
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La mobilité dynamique cause :
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- Augmentation de la consommation d'énergie
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- Plus de muted rounds
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- Nécessité de réélections fréquentes
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## Technologies Utilisées
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- **Python 3.x**
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- **Matplotlib** : Visualisation des résultats
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- **JSON** : Sauvegarde des résultats
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- **Simulation événementielle** : Approche discrète des rounds
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## Fichiers Principaux
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### `config.py`
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Configuration globale, paramètres, scénarios.
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### `node.py`
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Classe représentant un capteur (position, énergie, états).
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### `metrics.py`
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Collecte des 10 métriques de performance.
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### `leach.py`
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Implémentation du protocole LEACH décentralisé.
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### `leach_c.py`
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Implémentation du protocole LEACH-C centralisé.
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### `main.py`
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Contrôleur principal : crée les nœuds, lance les protocoles.
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### `analysis.py`
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Analyseur et générateur de graphiques.
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## Ressources Académiques
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1. **LEACH Original** : W. B. Heinzelman et al., "An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks", IEEE Trans. Wireless Commun., 2002
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2. **LEACH-C** : W. B. Heinzelman et al., "Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks", Proc. HICSS, 2000
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3. **Efficacité Énergétique** : N. Wang & H. Zhu, "An energy efficient algorithm based on LEACH protocol", Proc. ICCSEE, 2012
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## Checklist
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- [x] Implémentation LEACH (décentralisé)
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- [x] Implémentation LEACH-C (centralisé)
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- [x] Support mobilité dynamique
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- [x] Modèle énergétique complet
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- [x] 10 métriques de performance
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- [x] 6 scénarios de test
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- [x] Génération de graphiques
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- [x] Rapport complet (10 pages max)
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## 📞 Contact
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Pour des questions ou clarifications, veuillez consulter les spécifications du projet.
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**Deadline** : 5 novembre 2025, 23:42 ⏰
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