用pthon实现三级clos网络路由算法中的中间级选择策略，要求用networkx构建三级clos网络的拓扑结构，同时能通过阻塞率来评估不同业务请求下该算法的阻塞性能

好的，我可以为您提供一些思路和代码实现。

首先，我们需要安装 `networkx` 库来构建三级 Clos 网络的拓扑结构。可以使用以下命令进行安装：

pip install networkx

然后，我们可以使用 `networkx` 库中的函数 `complete_bipartite_graph` 来构建三级 Clos 网络的拓扑结构。具体来说，我们需要构建三个集合，分别表示输入、转发和输出层。然后，我们可以使用 `complete_bipartite_graph` 函数来构建输入层和转发层之间、转发层和输出层之间的完全双部图，从而得到完整的三级 Clos 网络。

下面是使用 `networkx` 构建三级 Clos 网络的示例代码：

import networkx as nx

# 定义三级 Clos 网络的参数
M = 4 # 转发层交换机数目
N = 2 # 输入层/输出层交换机数目
P = 3 # 每个交换机的端口数目

# 定义输入层、转发层和输出层的节点编号
input_nodes = [i for i in range(1, N+1)]
forward_nodes = [i for i in range(N+1, N+M+1)]
output_nodes = [i for i in range(N+M+1, N+2*M+1)]

# 构建输入层和转发层之间的完全双部图
G1 = nx.complete_bipartite_graph(N, M, create_using=nx.DiGraph)

# 构建转发层和输出层之间的完全双部图
G2 = nx.complete_bipartite_graph(M, N, create_using=nx.DiGraph)

# 将两个图合并成一个三级 Clos 网络
G = nx.compose(G1, G2)

# 为每个交换机添加端口
for node in forward_nodes:
    for i in range(1, P+1):
        G.add_edge(node, (node-1)*P+i)

# 输出网络拓扑结构
print(G.nodes())
print(G.edges())

接下来，我们需要实现三级 Clos 网络中的中间级选择策略，即为每个请求选择最佳的转发交换机。这个问题可以被转化为一个最小化阻塞率的优化问题。具体来说，我们可以使用线性规划来求解最优解。

下面是使用 `PuLP` 库进行线性规划求解的示例代码：

from pulp import *

# 定义阻塞率和负载
blocking_rate = [0.1, 0.2, 0.3] # 阻塞率
load = [0.5, 0.8, 1.0] # 负载

# 定义三级 Clos 网络的参数
M = 4 # 转发层交换机数目
N = 2 # 输入层/输出层交换机数目
P = 3 # 每个交换机的端口数目

# 定义输入层、转发层和输出层的节点编号
input_nodes = [i for i in range(1, N+1)]
forward_nodes = [i for i in range(N+1, N+M+1)]
output_nodes = [i for i in range(N+M+1, N+2*M+1)]

# 定义线性规划模型
prob = LpProblem("Clos Network Routing", LpMinimize)

# 定义决策变量
x = LpVariable.dicts("x", [(i,j,k) for i in input_nodes for j in forward_nodes for k in range(1,P+1)], 0, 1, LpBinary)

# 定义目标函数
prob += lpSum([blocking_rate[i]*load[j]*x[(i+1,j,P)] for i in range(len(blocking_rate)) for j in range(len(load))])

# 定义约束条件
for i in input_nodes:
    for k in range(1, P+1):
        prob += lpSum([x[(i,j,k)] for j in forward_nodes]) == 1

for j in forward_nodes:
    prob += lpSum([x[(i,j,k)] for i in input_nodes for k in range(1,P+1)]) <= 1

for j in forward_nodes:
    for k in range(1, P+1):
        prob += lpSum([x[(i,j,k)] for i in input_nodes]) == lpSum([x[(j,k,l)] for l in range(1, P+1)])

# 求解线性规划问题
prob.solve()

# 输出决策变量
for v in prob.variables():
    print(v.name, "=", v.varValue)

最后，我们可以将网络拓扑结构和阻塞率与负载作为输入参数，运行中间级选择策略并计算阻塞率，以评估算法的阻塞性能。具体实现可以根据具体情况进行调整。