基于Repast仿真框架的蚁群算法设计与实现

Repast是全新的面向多Agent的仿真开发框架。利用该框架实现了解决TSP问题的蚁群算法,给出了程序实现的设计思想和框架结构,描述了运行过程,并分析了蚁群算法的主要参数对算法结果的影响,说明Repast不仅是一个高效的用于多Agent仿真开发工具,也适用于类似蚁群算法的分布式并行算法的实现。

基于Repast框架的无线传感器网络仿真实现

基于全新的多Agent的仿真开发框架Repast,设计和实现了对二进制无线传感器网络的原理模型仿真,并将其用于对线性拟和目标定位算法进行仿真分析,说明Repast在无线传感器网络仿真方面有广泛的应用前景。

基于目标分层和路径分割策略的扫描覆盖算法

针对带有权重目标和返回时间约束的扫描覆盖问题,提出一种基于目标分层和路径分割的区域覆盖算法TLPS。通过分析所有目标的位置和权重信息,将目标抽象成一系列的点目标并计算基站位置,分层提取不同权重的节点,基于贪心策略计算相同层次间点目标集的TSP路径。在此基础上,设计一种针对权重节点的环路分割策略,对TSP路径进行再分割处理以得到最终扫描路径。实验结果表明,相对tcwtp、OSweep等算法,TLPS算法能够在增加少量传感器节点的情况下缩短平均扫描周期,提高目标覆盖效率和路径有效率。