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aodv.rar
- 在ns仿真平台上进行的一个aodv协议的tcl脚本，场景为50个随机节点，以随机速度移动,In the ns simulation platform aodv agreement a tcl scr ipt, the scene for the 50 random nodes to random speed mobile
AdhocwangluoMAC
- 在Ad hoc网络中节点随机移动的情况下，对二进制指数退避算法进行了分析，在此基础上提出了一种新的退避进制（newBEB），对新算法进行了仿真分析，仿真结果表明，新的退避算法能提高移动情况的Ad hoc网络的公平性．-In Ad hoc networks of mobile nodes random circumstances, of the binary exponential backoff algorithm analysis, on this basis proposes a new b
SP
- 提出了一个新奇的用来构建和维护覆盖网拓扑的一般机制。该机制基于gossip模式，节点和随机选择的对等体交换信息，并按照特定的P2P应用需求来重新安排拓扑，本协议非常的高效和鲁棒，能够处理节点持续的加入和离开系统的流，且即使现存的所有SP移除也能修复。-In this code,we propose a novel approach to construct and maintain the topology. This approach is based on gossip protocol,
mesh
- 本程序可以生成随机节点数mesh结构，并将节点的链路和链路权值存储为矩阵-The program can generate a random number of nodes in mesh structure, and node-link and link weights store the matrix
2
- 使用拓扑生成器产生的50个节点的随机AS图-Use the topology generator to generate the random AS graph with 50 nodes
nodedeployment
- 无线传感网路由中节点分布的随机拓扑结构图，为进行下一步设计提供了有力的帮助-The Central node of wireless sensor network distributed random topology map provides a powerful help for the next design
CMU
- ns2网络仿真实验。在ns2环境下，利用CMU配置随机节点及cbr数据流，并使用gawk分析结果。虽是个比较基础的实验，但诸多网络仿真实验（黑洞，虫洞，协议移植）均是基于此实验之上的。-A ns2 network simulation experiment. Under ns2 environment, the principle of the experiment is configuring random nodes and cbr data stream by using CMU and
test2.xml
- 在NS3环境下，编写的VanetMobisim程序，是学习如何将编写高速公路、节点位置随机布置以及如何把Trace文件导入到NS3中的一個好的文件-Under the environment of NS3, VanetMobisim program written, is to learn how to write a highway, the node location will random arrangement and how to put the Trace file to impor
random
- 基于独立级联模型的节点影响力传播衡量，随机传播算法-Node influence spread, random propagation algorithm
test
- omnet++仿真节点随机移动，当距离空间节点小于通信距离时上传信息，可直接在omnet++4.0以上版本运行。-omnet++ simulation nodes move randomly, upload information when the distance is less than the space node communication distance, directly in omnet++ version 4.0 or higher to run.
svinet-master
- 混合隶属度随机块模型，用于进行社区划分，检测重叠社区，节点分组等- Mixed-Membership Stochastic Block mold，which is a scalable approach to community detection that discovers overlapping communities in massive realworld networks.
ER随机图构造算法
- ER随机图构造算法思路： （1）初始化：给定N个节点以及连边概率p~[0,1] （2）随机连边： 1.选择一对没有边相连的不同的节点。 2.生成一个随机数 r~（0,1）。 3.如果r < p，那么在这对节点之间添加一条边，否则就不添加。 4.重复1,2,3，直到所有的节点对都被选择。(The idea of ER random graph construction algorithm: (1) initialization: a given