分布式仿真平台2.0说明文档1

分布式仿真平台2.0是一款先进的仿真工具，主要针对IT领域的算法和网络拓扑进行模拟。该平台的设计和开发由清华大学自动化系的王奕凡和严虎完成，发布于2020年1月。此平台的升级版着重提升了兼容性和功能，特别是引入了调试功能，这需要用户具备一定的硬件和软件环境。 硬件环境方面，分布式仿真平台2.0支持Windows、Linux和mac OS X操作系统。这意味着用户可以在这些主流操作系统上运行该平台。 在软件环境上，Windows操作系统用户需要Python3、MySql以及pysnooperDB。Python3是基础，因为Python2已经不再得到官方支持，所以推荐使用3.7.6 32位或3.8.1 64位版本。确保安装Python时将其添加到系统变量，并设定默认版本为所安装的Python3，以避免与其他Python版本冲突。MySql是用于实现调试功能的关系型数据库管理系统，用户需要按照官方教程进行安装并创建所需数据库。pysnooperDB是一个定制的调试库，基于PySnooper，通过pip安装。此外，requests库用于HTTP连接管理，而PyQt5则是构建GUI应用的工具包，两者同样通过pip安装。 在使用流程上，首先解压缩DSP2.0.zip文件，然后配置好相应的软件环境。Windows用户可以直接双击DSP.exe启动，或者在IDE中运行DSP.py。接下来，输入所需的节点数量，导入拓扑信息（JSON格式，包含每个节点的ID、IP、PORT、adjID、adjDirection和datalist）。导入的拓扑模板需注意，现在加入了邻居节点的方向信息。之后，上传算法Python文件，确保遵循提供的模板，使用如self.transmitdata、self.sendUDP、self.sendDataToDirection和self.syncNode等指定函数进行通信操作。 在分布式仿真平台2.0中，用户可以编写和测试算法，模拟网络中的数据传输和交互，同时利用调试功能对算法进行深入分析。这种强大的工具对于研究网络性能、优化算法和教育训练具有重要意义。为了充分利用该平台，用户需要熟悉Python编程，了解网络拓扑结构，以及掌握基本的数据库操作。通过这个平台，研究人员和开发者能够更加高效地进行分布式系统的建模和实验。