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传统基于避撞、组队和聚集规则的个体运动协同算法具有内聚和速度一致趋势, 群体在外部信息刺激下难以自发实施分群. 为此, 提出一种融合了邻域跟随行为的分布式协同控制算法. 该算法在短距排斥、长距吸引和速度一致行为的基础上, 引入个体对于其感知域内间距变化最快的邻居的跟随运动, 并通过对跟随目标的动态更新, 实现了外部信息作用下群体的自组织分群行为. 仿真实验验证了算法的可行性和分群有效性.
基于考虑节点移动性和相对移动性的意愿因子,提出了一种适用于高动态移动自组织网络的稳定分群协议,它包括稳定分群算法和分群保持策略两部分。该协议在分群建立时,利用意愿因子作为群首选择的依据,并且当节点移动而使分群结构发生变化时,根据群体移动特性稳定地保持原有分群结构。仿真结果表明,和其他分群协议相比,由于意愿因子以及分群保持策略考虑了单个节点以及节点间相对的移动特性,因此该协议在高动态移动环境中有效地...
在最小群变化(LeastClusterChanged,LCC)分群算法的基础上提出一种非确定-确定混合(Uncer tainy CertainyMixed,UC CM)分群算法。该算法利用非确定性分群的竞争特性,提高了网络的初始收敛速度,并保持了LCC算法的稳定性,同时利用优先级参数,提高了组网的灵活性。设计了UC CM算法的有限状态机模型,并基于模型对算法进行了模拟仿真,验证了算法的有效性。

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