hualiubianxing.zip_deployment_distributionnode_nodedeployment

共1个文件

m：1个

版权申诉

187 浏览量 2022-07-14 03:13:21 上传评论收藏 924B ZIP 举报

在IT行业中，节点部署是网络架构、分布式系统和云计算领域中的关键概念，它涉及到如何有效地在物理或虚拟环境中布置和管理服务或应用实例。在这个场景中，"hualiubianxing.zip_deployment_distribution node_node deployment_" 提供了一个特定的部署策略，即六边形节点部署。这种部署模式借鉴了自然界中的六边形结构，如蜂巢，以优化空间利用和效率。六边形节点部署是一种优化分布式系统的布局策略，其核心思想是将节点按照六边形的几何形状进行排列。这样的设计有两个主要优势：一是最大化相邻节点间的连接数量，因为每个节点可以与六个其他节点直接相连，相比传统的线性或方形布局，提高了网络的容错性和通信效率；二是通过六边形的均匀分布，可以更均衡地分配资源，减少局部拥堵，提高整体系统的稳定性。描述中提到“节点以六边形中心为中心服从二维高斯分布”，这意味着节点在二维空间中的位置不是随机的，而是遵循高斯分布，也就是常说的正态分布。高斯分布是一种连续概率分布，常用于描述自然现象的数据分布，如物理距离或温度等。在节点部署中，这种分布可以确保节点在空间上的均匀分布，避免过于密集或稀疏，从而保证服务的可访问性和响应速度。文件“hualiubianxing.m”很可能是一个MATLAB脚本，用于模拟或实现这种六边形节点部署。MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析工具，常常被用来进行复杂的算法开发和模拟，特别是在工程和科学研究中。在该脚本中，可能包含了定义六边形网格、生成高斯分布坐标、以及布置和连接节点的相关函数和代码。这个部署策略结合了六边形网格的结构优势和高斯分布的统计特性，旨在创建一个高效、可靠且分布均匀的网络拓扑。这对于大规模分布式系统、云计算环境或物联网（IoT）应用的部署具有重要的实践意义，能够优化资源分配，提升系统性能，并为未来可能的扩展和调整提供了灵活性。在实际操作中，还需要考虑其他因素，如网络延迟、硬件限制、负载均衡策略以及故障恢复机制等，以确保整个部署方案的全面性和实用性。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

hualiubianxing.zip （1个子文件）

hualiubianxing.m 6KB

%第一列 D=60; xx1=[]; for i=1:6 theta = linspace(0,2*pi,7); plot(cos(theta)*D-3*D,sin(theta)*D+(i-3)*sqrt(3)*D,'r-'); hold on plot(-3*D,(i-3)*sqrt(3)*D,'.','markersize',10) j= 0; while j< 50 mu = [-3 (i-3)*sqrt(3)]; SIGMA = [1200 0; 0 1200]; x = mvnrnd(mu,SIGMA,1); if (abs(x(1)) + abs(x(2))/sqrt(3) ) <= 1*D&& abs(x(2)) <= sqrt(3)*D/2 j = j+1; hold on x(1)=x(1)-3*D; x(2)=x(2)+(i-3)*sqrt(3)*D; xx1=[xx1;x]; plot(x(1),x(2),'r*'); end end end %第二列 xx2=[]; for i=1:6 theta = linspace(0,2*pi,7); plot(cos(theta)*D-1.5*D,sin(theta)*D+i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D,'r-'); hold on plot(-1.5*D,i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D,'.','markersize',10) j= 0; while j< 50 mu = [-1.5 i*sqrt(3)-3.5*sqrt(3)]; SIGMA = [1200 0; 0 1200]; x = mvnrnd(mu,SIGMA,1); if (abs(x(1)) + abs(x(2))/sqrt(3) ) <= 1*D&& abs(x(2)) <= sqrt(3)*D/2 j = j+1; hold on x(1)=x(1)-1.5*D; x(2)=x(2)+i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D; xx2=[xx2;x]; plot(x(1),x(2),'r*'); end end end %第三列 xx3=[]; for i=1:6 theta = linspace(0,2*pi,7); plot(cos(theta)*D,sin(theta)*D+(i-3)*sqrt(3)*D,'r-'); hold on plot(0,(i-3)*sqrt(3)*D,'.','markersize',10) j= 0; while j< 50 mu = [0 (i-3)*sqrt(3)]; SIGMA = [1200 0; 0 1200]; x = mvnrnd(mu,SIGMA,1); if (abs(x(1)) + abs(x(2))/sqrt(3) ) <= 1*D&& abs(x(2)) <= sqrt(3)*D/2 j = j+1; hold on x(1)=x(1); x(2)=x(2)+(i-3)*sqrt(3)*D; xx3=[xx3;x]; plot(x(1),x(2),'r*'); end end end %第四列 xx4=[]; for i=1:6 theta = linspace(0,2*pi,7); plot(cos(theta)*D+1.5*D,sin(theta)*D+i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D,'r-'); hold on plot(1.5*D,i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D,'.','markersize',10) j= 0; while j< 50 mu = [1.5 i*sqrt(3)-3.5*sqrt(3)]; SIGMA = [1200 0; 0 1200]; x = mvnrnd(mu,SIGMA,1); if (abs(x(1)) + abs(x(2))/sqrt(3) ) <= 1*D&& abs(x(2)) <= sqrt(3)*D/2 j = j+1; hold on x(1)=x(1)+1.5*D; x(2)=x(2)+i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D; xx4=[xx4;x]; plot(x(1),x(2),'r*'); end end end %第五列 xx5=[]; for i=1:6 theta = linspace(0,2*pi,7); plot(cos(theta)*D+3*D,sin(theta)*D+(i-3)*sqrt(3)*D,'r-'); hold on plot(3*D,(i-3)*sqrt(3)*D,'.','markersize',10) j= 0; while j< 50 mu = [3 (i-3)*sqrt(3)]; SIGMA = [1200 0; 0 1200]; x = mvnrnd(mu,SIGMA,1); if (abs(x(1)) + abs(x(2))/sqrt(3) ) <= 1*D&& abs(x(2)) <= sqrt(3)*D/2 j = j+1; hold on x(1)=x(1)+3*D; x(2)=x(2)+(i-3)*sqrt(3)*D; xx5=[xx5;x]; plot(x(1),x(2),'r*'); end end end axis square %第六列 xx6=[]; for i=1:6 theta = linspace(0,2*pi,7); plot(cos(theta)*D+4.5*D,sin(theta)*D+i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D,'r-'); hold on plot(4.5*D,i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D,'.','markersize',10) j= 0; while j< 50 mu = [4.5 i*sqrt(3)-3.5*sqrt(3)]; SIGMA = [1200 0; 0 1200]; x = mvnrnd(mu,SIGMA,1); if (abs(x(1)) + abs(x(2))/sqrt(3) ) <= 1*D&& abs(x(2)) <= sqrt(3)*D/2 j = j+1; hold on x(1)=x(1)+4.5*D; x(2)=x(2)+i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D; xx6=[xx6;x]; plot(x(1),x(2),'r*'); end end end % %第七列 % xx7=[]; % for i=1:10 % theta = linspace(0,2*pi,7); % plot(cos(theta)*D+6*D,sin(theta)*D+(i-3)*sqrt(3)*D,'r-'); % hold on % plot(6*D,(i-3)*sqrt(3)*D,'.','markersize',10) % j= 0; % % while j< 10 % mu = [6 (i-3)*sqrt(3)]; % SIGMA = [30 0; 0 30]; % x = mvnrnd(mu,SIGMA,1); % if (abs(x(1)) + abs(x(2))/sqrt(3) ) <= 1*D&& abs(x(2)) <= sqrt(3)*D/2 % j = j+1; % hold on % x(1)=x(1)+6*D; % x(2)=x(2)+(i-3)*sqrt(3)*D; % xx7=[xx7;x]; % plot(x(1),x(2),'r*'); % end % end % end % axis square % %第八列 % xx8=[]; % for i=1:10 % % theta = linspace(0,2*pi,7); % plot(cos(theta)*D+7.5*D,sin(theta)*D+i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D,'r-'); % hold on % plot(7.5*D,i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D,'.','markersize',10) % j= 0; % while j< 10 % mu = [7.5 i*sqrt(3)-3.5*sqrt(3)]; % SIGMA = [30 0; 0 30]; % x = mvnrnd(mu,SIGMA,1); % if (abs(x(1)) + abs(x(2))/sqrt(3) ) <= 1*D&& abs(x(2)) <= sqrt(3)*D/2 % j = j+1; % hold on % x(1)=x(1)+7.5*D; % x(2)=x(2)+i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D; % xx8=[xx8;x]; % plot(x(1),x(2),'r*'); % end % end % end % %第九列 % xx9=[]; % for i=1:10 % theta = linspace(0,2*pi,7); % plot(cos(theta)*D+9*D,sin(theta)*D+(i-3)*sqrt(3)*D,'r-'); % hold on % plot(9*D,(i-3)*sqrt(3)*D,'.','markersize',10) % j= 0; % % while j< 10 % mu = [9 (i-3)*sqrt(3)]; % SIGMA = [30 0; 0 30]; % x = mvnrnd(mu,SIGMA,1); % if (abs(x(1)) + abs(x(2))/sqrt(3) ) <= 1*D&& abs(x(2)) <= sqrt(3)*D/2 % j = j+1; % hold on % x(1)=x(1)+9*D; % x(2)=x(2)+(i-3)*sqrt(3)*D; % xx9=[xx9;x]; % plot(x(1),x(2),'r*'); % end % end % end % axis square % %第十列 % xx10=[]; % for i=1:10 % % theta = linspace(0,2*pi,7); % plot(cos(theta)*D+10.5*D,sin(theta)*D+i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D,'r-'); % hold on % plot(10.5*D,i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D,'.','markersize',10) % j= 0; % while j< 10 % mu = [10.5 i*sqrt(3)-3.5*sqrt(3)]; % SIGMA = [30 0; 0 30]; % x = mvnrnd(mu,SIGMA,1); % if (abs(x(1)) + abs(x(2))/sqrt(3) ) <= 1*D&& abs(x(2)) <= sqrt(3)*D/2 % j = j+1; % hold on % x(1)=x(1)+10.5*D; % x(2)=x(2)+i*sqrt(3)*D-3.5*sqrt(3)*D; % xx10=[xx10;x]; % plot(x(1),x(2),'r*'); % end % end % end

评论收藏

内容反馈

版权申诉