果。要 求有执行算法前后拓扑对比图、链路数量统计对比（拓扑发现算法要显示拓扑最 终状态并对节点角色进行标注）。节点数目最少 50 个，随机分布，其他如通信半 径、部署区域大小等自行选取。考虑到连通性问题，要求应用拓扑控制的初始网 络为全连通网络，即每个节点与其他任意节点至少存在一条链路（可在随机生成 节点位置时多试几次或增加节点密度）。用matlab语言

好的，我明白了你的要求。我可以提供一种基于随机移动算法的拓扑发现算法，并在此基础上实现拓扑控制功能。下面是算法的具体步骤：

1. 随机生成初始节点位置，保证全连通。
2. 每个节点按照一定的速度和方向随机移动，直到达到一定的时间或者目标状态。
3. 计算每个节点之间的距离，建立链路。
4. 根据节点之间的链路建立拓扑结构，标注节点角色。
5. 根据拓扑结构和目标状态，计算需要增加或删除的连边。
6. 根据计算结果增加或删除连边，更新拓扑结构和节点角色。

下面是实现该算法的MATLAB代码，其中包括了执行算法前后的拓扑对比图和链路数量统计对比：

% 设置参数
num_nodes = 50; % 节点数目
max_radius = 10; % 最大通信半径
max_speed = 0.5; % 最大移动速度
max_time = 100; % 最大移动时间
target_state = '目标状态'; % 目标状态
add_links = 10; % 增加连边数目
delete_links = 10; % 删除连边数目

% 生成初始节点位置
positions = zeros(num_nodes, 2);
while true
    for i = 1:num_nodes
        positions(i, :) = rand(1, 2) * max_radius * 2 - max_radius;
    end
    if all(pdist(positions) < max_radius * 2)
        break;
    end
end

% 显示初始拓扑结构
figure;
gplot(ones(num_nodes), positions, '-o');
title('初始拓扑结构');

% 随机移动节点
times = randi(max_time, 1, num_nodes);
velocities = rand(num_nodes, 2) * max_speed * 2 - max_speed;
new_positions = positions;
for t = 1:max_time
    for i = 1:num_nodes
        new_positions(i, :) = positions(i, :) + velocities(i, :) * t;
    end
    % 显示移动过程
    figure;
    gplot(ones(num_nodes), new_positions, '-o');
    title(['移动过程，第', num2str(t), '秒']);
    pause(0.1);
end

% 计算节点之间的距离
distances = squareform(pdist(new_positions));

% 建立链路
links = distances < max_radius & distances > 0;

% 显示最终拓扑结构
figure;
gplot(links, new_positions, '-o');
title('最终拓扑结构');

% 标注节点角色
roles = zeros(1, num_nodes);
roles(1) = 1; % 选取一个节点作为源节点
for i = 1:num_nodes
    if any(links(i, :) & roles == 1)
        roles(i) = 2; % 与源节点相连的节点
    else
        roles(i) = 3; % 其他节点
    end
end

% 统计链路数量
num_links = sum(links(:));

% 计算需要增加或删除的连边
current_state = {links, roles};
target_state = {target_links, target_roles};
[add_links, delete_links] = calculate_links(current_state, target_state, add_links, delete_links);

% 增加或删除连边
new_links = links;
num_add_links = 0;
num_delete_links = 0;
while num_add_links < add_links || num_delete_links < delete_links
    i = randi(num_nodes);
    j = randi(num_nodes);
    if i ~= j && new_links(i, j) ~= (num_add_links < add_links)
        new_links(i, j) = ~new_links(i, j);
        new_links(j, i) = ~new_links(j, i);
        if new_links(i, j)
            num_add_links = num_add_links + 1;
        else
            num_delete_links = num_delete_links + 1;
        end
    end
end

% 更新拓扑结构和节点角色
new_roles = zeros(1, num_nodes);
new_roles(1) = 1; % 选取一个节点作为源节点
for i = 1:num_nodes
    if any(new_links(i, :) & new_roles == 1)
        new_roles(i) = 2; % 与源节点相连的节点
    else
        new_roles(i) = 3; % 其他节点
    end
end

% 显示更新后的拓扑结构和节点角色
figure;
gplot(new_links, new_positions, '-o');
title('更新后的拓扑结构');
for i = 1:num_nodes
    text(new_positions(i, 1), new_positions(i, 2), num2str(i), 'HorizontalAlignment', 'center');
    if new_roles(i) == 1
        text(new_positions(i, 1), new_positions(i, 2) - 0.5, '源节点', 'HorizontalAlignment', 'center');
    elseif new_roles(i) == 2
        text(new_positions(i, 1), new_positions(i, 2) - 0.5, '相邻节点', 'HorizontalAlignment', 'center');
    else
        text(new_positions(i, 1), new_positions(i, 2) - 0.5, '其他节点', 'HorizontalAlignment', 'center');
    end
end

% 显示连边数量统计对比
figure;
bar([num_links, num_add_links, num_delete_links]);
title('连边数量统计对比');
legend({'原始拓扑', '增加连边', '删除连边'});

需要注意的是，其中的`calculate_links`函数需要根据具体的目标状态和控制策略进行实现。