基于遗传算法的社会网络移动模型

发布时间：2018-06-15 19:55

  本文选题：移动模型 + 遗传算法　； 参考：《北京邮电大学学报》2014年01期

【摘要】：与传统的随机移动模型相比,社会网络移动模型旨在生成更符合实际数据统计规律的移动场景.为了从进化的角度研究复杂行为产生的原因,提出了基于遗传算法的移动模型(GAMM),使用"社会收益"与"移动开销"之比作为衡量节点运动轨迹环境适应性的准则,使复杂的移动特性在简单的进化过程中涌现出来.为证明GAMM具有较高的扩展性,提出探索者模型和交通工具模型来满足不同场景的需要,并通过一个网络仿真的实例来研究社会网络移动模型对移动自组织网络路由协议性能的影响.
[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.
【作者单位】： 北京邮电大学信息与通信工程学院;
【基金】：交通部十二五西部重点项目(2011318223290)
【分类号】：TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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8 黄海，

本文编号：2023383