改进粒子群算法在Ad Hoc网络移动模型中的应用研究

"这篇论文研究的是基于改进粒子群算法的Ad Hoc网络移动模型，旨在解决基本粒子群算法在处理Ad Hoc网络移动模型时的速度突变问题。作者包括李娟、饶妮妮、廖瑞华和王炜华，分别来自电子科技大学生命与科学技术学院和空军装备研究院通信所。论文提出在粒子群算法中引入加速度和环境因子的概念，并通过直角坐标系对速度和位移进行分解，以建立一个包含障碍物模型、速度初始化函数和无边界仿真区域的移动模型。实验证明，改进后的粒子群算法能够有效收敛并找到目标，提高了移动模型的逼真度。此外，论文还在OPNET上对比了新移动模型与随机位点移动模型(RWM)下的AODV路由协议性能，结果显示新模型在包成功发送率、平均端到端延时、吞吐量和网络负载等方面具有显著优势，证明了其实际应用价值。" 在Ad Hoc网络中，移动模型对于研究路由算法至关重要，因为它影响着信息传递的效率和稳定性。基本粒子群优化算法（PSO）在解决某些问题时可能存在速度突变的问题，这在模拟Ad Hoc网络中可能不适用。为了解决这个问题，该论文提出了一种改进策略。在PSO的更新公式中，作者引入了加速度和环境因子，这有助于更平滑地调整粒子的速度变化，使其更适应网络中的动态移动情况。同时，通过将速度和位移更新分解在直角坐标系中进行，可以更好地控制粒子的运动轨迹。 此外，论文构建了一个全面的移动模型，该模型考虑了障碍物的存在、初始速度的设定以及无边界的仿真环境。这些元素的结合使得模型更加接近现实世界的复杂性，从而能更准确地评估路由协议的性能。在Matlab平台上的仿真结果表明，改进的粒子群算法不仅能够收敛，而且能找到最优解，验证了新模型的有效性。 进一步，论文在OPNET仿真平台上对比了新移动模型和传统的随机位点移动模型（RWM）下的AODV路由协议性能。实验数据显示，新移动模型在关键性能指标上，如包成功发送率、平均端到端延迟、吞吐量和网络负载，都表现出优越性，这表明改进的移动模型在实际应用中具有更高的价值。 这篇研究工作为Ad Hoc网络的移动模型提供了新的视角，改进的粒子群算法解决了速度突变问题，提升了路由协议评估的准确性，为未来无线自组网的研究提供了有价值的参考。关键词涵盖了Ad Hoc网络、移动模型、粒子群算法和随机位点移动模型，强调了这些领域的交叉研究。