for node in [n1, n2, n3, n4]: NameError: name 'n1' is not defined

抱歉，这是因为在计算数据包等待时延时，变量`n1、n2、n3、n4`没有定义。为了解决这个问题，我们需要将节点对象存储在一个列表中，并在计算数据包等待时延时遍历该列表。以下是修改后的代码，你可以参考一下：

import simpy
import random

# 定义仿真参数
SIM_TIME = 100  # 仿真时间
LAMBDA = 1/1000  # 平均每毫秒生成一个包
PKT_SIZE_MIN = 1024  # 包的最小大小
PKT_SIZE_MAX = 10 * 1024  # 包的最大大小
BW = 10 * 1024 * 1024  # 带宽，单位bps

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, env, name, out_links):
        self.env = env
        self.name = name
        self.out_links = out_links
        self.queue = []  # 队列
        self.busy = False  # 是否忙碌

    # 发送数据包
    def send_pkt(self, pkt):
        # 随机选择一个输出链接
        link = random.choice(self.out_links)
        # 传输时间
        t_transmit = pkt.size * 8 / BW
        # 等待传输完成
        yield self.env.timeout(t_transmit)
        # 发送数据包到对应的节点
        link.recv_pkt(pkt)

    # 接收数据包
    def recv_pkt(self, pkt):
        # 将数据包加入队列
        self.queue.append(pkt)
        # 如果节点当前空闲，开始处理数据包
        if not self.busy:
            self.busy = True
            self.env.process(self.process_pkt())

    # 处理数据包
    def process_pkt(self):
        while len(self.queue) > 0:
            # 从队列中取出一个数据包
            pkt = self.queue.pop(0)
            # 等待处理完成
            yield self.env.timeout(pkt.size * 8 / BW)
        # 处理完成后，节点变为空闲状态
        self.busy = False


# 定义数据包类
class Packet:
    def __init__(self, env, size):
        self.env = env
        self.size = size
        self.timestamp = env.now


# 定义网络拓扑结构
def create_topology(env):
    # 创建节点
    n1 = Node(env, 'N1', [])
    n2 = Node(env, 'N2', [])
    n3 = Node(env, 'N3', [])
    n4 = Node(env, 'N4', [])

    # 设置节点之间的链接关系
    n1.out_links = [n2]
    n2.out_links = [n3, n4]

    # 开始生成数据包
    while True:
        # 生成一个数据包
        pkt_size = random.randint(PKT_SIZE_MIN, PKT_SIZE_MAX)
        pkt = Packet(env, pkt_size)
        # 将数据包发送到N2节点
        n2.queue.append(pkt)
        # 根据70%的概率将数据包发送到N3节点，30%的概率将数据包发送到N4节点
        if random.random() < 0.7:
            n3.recv_pkt(pkt)
        else:
            n4.recv_pkt(pkt)
        # 计算下一个数据包的生成时间
        t = random.expovariate(LAMBDA)
        yield env.timeout(t)

    # 存储节点对象
    nodes = [n1, n2, n3, n4]

    # 运行仿真程序
    env = simpy.Environment()
    env.process(create_topology(env))
    env.run(until=SIM_TIME)

    # 统计数据包的等待时延
    pkt_delays = []
    for node in nodes:
        for pkt in node.queue:
            pkt_delays.append(env.now - pkt.timestamp)
    if len(pkt_delays) > 0:
        print('最大等待时延：{}ms'.format(max(pkt_delays)))
        print('最小等待时延：{}ms'.format(min(pkt_delays)))
        print('平均等待时延：{}ms'.format(sum(pkt_delays) / len(pkt_delays)))
    else:
        print('没有数据包等待')

希望这次能够顺利运行。