提出了一种基于分布式群组移动的事件分类传输策略GMED(distributed group mobility adaptive event delivery).通过有效地发现和利用传感器节点在运动过程中形成的群组,建立基于群组的事件分类传输模型,改善数据传输性能.其中,群组的...提出了一种基于分布式群组移动的事件分类传输策略GMED(distributed group mobility adaptive event delivery).通过有效地发现和利用传感器节点在运动过程中形成的群组,建立基于群组的事件分类传输模型,改善数据传输性能.其中,群组的转发是依据各自与汇聚点的机会概率按照多副本方式进行的;而群内的事件传输则是基于各成员的稳定邻居集建立传输路径,并以单副本方式进行.队列管理则根据事件的优先级决定递交的顺序和丢弃原则.此外,引入冗余副本控制机制,优化副本管理,降低网络负载.模拟实验结果表明,与现有的几种DTMSN(delay tolerant mobile sensor networks)数据传输算法相比,GMED能以较低的数据传输能耗和传输延迟获得较高的数据传输成功率,且网络寿命相对较长.展开更多
为高效求解舰船舱室的空间布局优化问题,提出基于群组运动仿真和张量场的交互式布局设计与优化方法.首先使用基于图像的流动可视化算法(image based flow visualization,IBFV)分析空间布局域中的张量场,计算特征向量并生成舰船通道网,...为高效求解舰船舱室的空间布局优化问题,提出基于群组运动仿真和张量场的交互式布局设计与优化方法.首先使用基于图像的流动可视化算法(image based flow visualization,IBFV)分析空间布局域中的张量场,计算特征向量并生成舰船通道网,得到以该通道网为基础的舱室空间布局;然后通过群组仿真算法模拟不同人员在舱室空间布局域内的行为活动,进而评价船员在舱室中的移动性和舒适性.在得到一系列舰船通道网和群组仿真数据结果之后,分别建立通道网中通道宽度、通道间距与群组仿真结果中移动性代价值、舒适性代价值之间的映射关系,并以群组运动仿真评估结果作为评价指标交互迭代调整张量场特征参数,最终得到舱室空间布局优化结果.实验结果表明,文中方法有效地建立了张量场与群组运动仿真之间的映射关系,对比遗传算法和层次分析评价法,能够快速、高效地设计出符合人类活动的高质量的舱室空间布局.展开更多
针对现有机器人自组网运动控制模型无法真实反映机器人运动规律的问题,提出一种新的群组运动控制模型(group movement control model,GMCM)。该模型基于机器人通用运动学模型,采用群组控制算法,对传统群组随机运动模型——参考点群组运...针对现有机器人自组网运动控制模型无法真实反映机器人运动规律的问题,提出一种新的群组运动控制模型(group movement control model,GMCM)。该模型基于机器人通用运动学模型,采用群组控制算法,对传统群组随机运动模型——参考点群组运动模型(reference point groupmobility,RPGM)进行修改,可描述机器人编队解散和集合的运动状态,满足群组分割与合并的需求。进一步实现GMCM模型,并基于GMCM,RPGM,DRGM模型对机器人自组网路由协议进行模拟仿真。结果表明,基于GMCM模型仿真时协议性能有所降低,较为真实地模拟了机器人编队运动,对机器人自组网的研究具有一定的参考价值。展开更多
文摘提出了一种基于分布式群组移动的事件分类传输策略GMED(distributed group mobility adaptive event delivery).通过有效地发现和利用传感器节点在运动过程中形成的群组,建立基于群组的事件分类传输模型,改善数据传输性能.其中,群组的转发是依据各自与汇聚点的机会概率按照多副本方式进行的;而群内的事件传输则是基于各成员的稳定邻居集建立传输路径,并以单副本方式进行.队列管理则根据事件的优先级决定递交的顺序和丢弃原则.此外,引入冗余副本控制机制,优化副本管理,降低网络负载.模拟实验结果表明,与现有的几种DTMSN(delay tolerant mobile sensor networks)数据传输算法相比,GMED能以较低的数据传输能耗和传输延迟获得较高的数据传输成功率,且网络寿命相对较长.
文摘为高效求解舰船舱室的空间布局优化问题,提出基于群组运动仿真和张量场的交互式布局设计与优化方法.首先使用基于图像的流动可视化算法(image based flow visualization,IBFV)分析空间布局域中的张量场,计算特征向量并生成舰船通道网,得到以该通道网为基础的舱室空间布局;然后通过群组仿真算法模拟不同人员在舱室空间布局域内的行为活动,进而评价船员在舱室中的移动性和舒适性.在得到一系列舰船通道网和群组仿真数据结果之后,分别建立通道网中通道宽度、通道间距与群组仿真结果中移动性代价值、舒适性代价值之间的映射关系,并以群组运动仿真评估结果作为评价指标交互迭代调整张量场特征参数,最终得到舱室空间布局优化结果.实验结果表明,文中方法有效地建立了张量场与群组运动仿真之间的映射关系,对比遗传算法和层次分析评价法,能够快速、高效地设计出符合人类活动的高质量的舱室空间布局.
文摘针对现有机器人自组网运动控制模型无法真实反映机器人运动规律的问题,提出一种新的群组运动控制模型(group movement control model,GMCM)。该模型基于机器人通用运动学模型,采用群组控制算法,对传统群组随机运动模型——参考点群组运动模型(reference point groupmobility,RPGM)进行修改,可描述机器人编队解散和集合的运动状态,满足群组分割与合并的需求。进一步实现GMCM模型,并基于GMCM,RPGM,DRGM模型对机器人自组网路由协议进行模拟仿真。结果表明,基于GMCM模型仿真时协议性能有所降低,较为真实地模拟了机器人编队运动,对机器人自组网的研究具有一定的参考价值。