本文選題：移動模型 + 遺傳算法　； 參考：《北京郵電大學(xué)學(xué)報》2014年01期

【摘要】：與傳統(tǒng)的隨機移動模型相比,社會網(wǎng)絡(luò)移動模型旨在生成更符合實際數(shù)據(jù)統(tǒng)計規(guī)律的移動場景.為了從進化的角度研究復(fù)雜行為產(chǎn)生的原因,提出了基于遺傳算法的移動模型(GAMM),使用"社會收益"與"移動開銷"之比作為衡量節(jié)點運動軌跡環(huán)境適應(yīng)性的準則,使復(fù)雜的移動特性在簡單的進化過程中涌現(xiàn)出來.為證明GAMM具有較高的擴展性,提出探索者模型和交通工具模型來滿足不同場景的需要,并通過一個網(wǎng)絡(luò)仿真的實例來研究社會網(wǎng)絡(luò)移動模型對移動自組織網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議性能的影響.
[Abstract]:Compared with the traditional random moving model, the social network mobile model aims to generate a moving scene that is more consistent with the statistical laws of the actual data. In order to study the causes of complex behavior from the perspective of evolution, a genetic algorithm-based mobile model, Gamma, is proposed. The ratio of "social benefits" to "mobile overhead" is used as a criterion to measure the environmental adaptability of node trajectory. Complex mobility features emerge in a simple evolutionary process. In order to prove the expandability of Gamma, an explorer model and a vehicle model are proposed to meet the needs of different scenarios. The influence of social network mobility model on the performance of mobile ad hoc network routing protocol is studied by an example of network simulation.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【基金】：交通部十二五西部重點項目(2011318223290)
【分類號】：TN929.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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8 黃海，

本文編號：2023383