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- Migrate from simple loop to SimPy discrete event simulator - Implement node_mobility_process() as parallel SimPy processes - LEACH: distributed CH election with probability p - LEACH-C: centralized BS-optimized CH selection - 6 test scenarios with comprehensive results - 3000 rounds per scenario for long-term viability testing - All metrics calculated: FDN, FMR, DLBI, RSPI - 5 PNG graphs generated with analysis - Full rapport updated with 3000-round results - Code cleaned: no .log or .md files, no __pycache__
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2.2 KiB
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Configuration et Constantes pour la Simulation LEACH/LEACH-C
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# ============= PARAMÈTRES DE SIMULATION =============
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# Dimensions du champ
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FIELD_WIDTH = 100 # mètres
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FIELD_HEIGHT = 100 # mètres
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# Position de la station de base
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BS_POSITION = (0, -100)
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# Nombre de nœuds (par scénario)
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NUM_NODES_DEFAULT = 100
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# Énergie initiale par nœud
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INITIAL_ENERGY = 0.5 # Joules
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# Probabilité d'élection (p) - varie selon scénario
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PROBABILITY_CH_DEFAULT = 0.05
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# Taille des paquets en bits (l) - varie selon scénario
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PACKET_SIZE_DEFAULT = 2000 # bits
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# Mobilité
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MAX_DISPLACEMENT_PER_ROUND = 5 # mètres
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# Nombre de rounds de simulation
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NUM_ROUNDS = 1000 # À adapter selon durée de vie du réseau
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# ============= CONSTANTES ÉNERGÉTIQUES =============
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# Énergie électronique (transmission/réception par bit)
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E_ELEC = 50e-9 # Joules par bit
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# Modèle espace libre (courtes distances)
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E_FS = 10e-12 # Joules par bit par m²
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# Modèle multi-trajet (longues distances)
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E_MP = 0.0013e-12 # Joules par bit par m⁴
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# Énergie d'agrégation de données
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E_DA = 5e-9 # Joules par bit
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# Distance seuil (transition espace libre → multi-trajet)
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D0 = (E_FS / E_MP) ** 0.5
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# ============= SCÉNARIOS DE TEST =============
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SCENARIOS = [
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{"l": 2000, "p": 0.05, "n": 100, "name": "Scenario_1_Small_Low"},
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{"l": 2000, "p": 0.5, "n": 100, "name": "Scenario_2_Small_Medium"},
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{"l": 2000, "p": 0.95, "n": 100, "name": "Scenario_3_Small_High"},
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{"l": 4000, "p": 0.05, "n": 100, "name": "Scenario_4_Large_Low"},
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{"l": 4000, "p": 0.05, "n": 200, "name": "Scenario_5_Large_Low_200nodes"},
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{"l": 4000, "p": 0.1, "n": 200, "name": "Scenario_6_Large_LowMed_200nodes"},
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]
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# ============= PARAMÈTRES DE SIMULATION PAR SCÉNARIO =============
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def get_num_rounds_for_scenario(num_nodes):
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Estime le nombre de rounds pour une simulation complète.
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Plus de nœuds = plus d'énergie disponible = plus de rounds.
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Avec SimPy, visant ~3000 rounds par scénario.
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return 3000 + (num_nodes - 100) * 10 # Augmenté pour plus de données
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# ============= FLAGS DE DEBUG/LOGGING =============
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DEBUG = False
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LOG_LEVEL = "INFO" # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
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