VMware最大流实验

### VMware环境中实现最大流算法的实验设置

#### 实验目标
在VMware环境下构建一个模拟网络，用于测试和观察最大流算法的效果。这不仅有助于理解理论上的最大流概念，还能够实际看到在网络中应用该算法的结果。

#### 虚拟机准备
为了创建适合的最大流实验环境，在VMware Workstation或ESXi上安装多个Linux操作系统实例作为节点[^1]。这些虚拟机会充当源点、汇点以及中间结点的角色。确保每台虚拟机都具有静态IP地址以便于管理和配置网络连接。

#### 网络拓扑设计
建立特定形式的网络布局来表示图中的边与权重关系。可以考虑使用星型结构因为其易于管理且能很好地展示中心节点与其他周边节点间的交互过程；当然也可以尝试其他类型的拓扑如环形或者树状结构以增加复杂度[^3]。

#### 流量生成器部署
选择合适的工具生成可控的数据流穿过整个网络系统。例如iperf是一个常用的性能测量软件，它允许指定带宽限制从而模拟不同的链路容量条件下的最优化路径寻找问题[^2]。

#### 最大流算法实施
编写Python脚本来调用Ford-Fulkerson方法或其他适用的方法求解给定网络模型内的最大可行流量值。下面给出一段简单的代码片段：

from collections import defaultdict
 
class Graph:
    def __init__(self, graph):
        self.graph = graph  
 
    def bfs(self, s, t, parent):
        visited = [False]*(len(self.graph))
        queue=[]
        queue.append(s)
        visited[s] = True
        
        while queue:
            u = queue.pop(0)
            for ind, val in enumerate(self.graph[u]):
                if not visited[ind] and val > 0:
                    queue.append(ind)
                    visited[ind] = True
                    parent[ind] = u
                    if ind == t:
                        return True
                    
        return False
    
    def ford_fulkerson(self, source, sink):
        parent = [-1]*(len(self.graph))
        max_flow = 0 

        while self.bfs(source, sink, parent):
            path_flow = float("Inf")
            s = sink
            
            while (s != source):
                path_flow = min(path_flow, self.graph[parent[s]][s])
                s = parent[s]

            max_flow += path_flow

            v = sink
            while(v != source):
                u = parent[v]
                self.graph[u][v] -= path_flow
                self.graph[v][u] += path_flow
                v = parent[v]
                
        return max_flow

上述程序定义了一个`Graph`类用来存储邻接矩阵形式表达的有向加权图，并实现了基于广度优先搜索(BFS)辅助完成增广路径查找工作的Ford-Fulkerson算法版本。

#### 结果分析
运行编写的Python脚本计算所得的最大流数值，并对比预期结果验证正确性。同时记录下各条链路上的实际传输速率变化情况，以此评估所选方案的有效性和合理性。