论文部分内容阅读
自组织(Self-organization)概念是Ashby在1947年提出的[1],它的基本思想是依靠局部交互作用来实现全局系统行为[2]。自组织现象广泛存在于物理、化学、生物学以及社会学等多种学科。自组织最突出的特征是:⑴分布式控制:自组织网络没有集中控制,组成个体不知晓全局信息;⑵涌现特征:个体简单的局部行为能产生复杂的全局现象[3]。尽管目前仍然没有关于自组织系统的准确定义,我们认为它是由许多实体组成,这些实体在不需要集中控制的情况下,通过局部的交互作用而达到预定的系统全局涌现特征[4]。因此,近年来人们试图通过建立自组织系统模型来解决技术界和社会学领域的一些难题。随着网络技术的飞速发展,网络行为呈现出相当的复杂性并且难以预测。在这种形势下,引入自组织概念是一个必然趋势。将自组织引入到信息网络,我们就可以通过设计网络节点的简单行为,利用众多节点之间的相互作用,得到复杂而理想的网络性能特征[5]。尽管自组织网络模式已经得到广泛认可,但是自组织网络的组网技术,是一个尚未解决的关键科学问题,迫切需要一种创新的方法来研究自组织网络的组网技术。本文从分布式的组网技术角度,提出两类自组织网络组网模型:1、基于反弹成簇策略的自组织网络组网模型,该模型利用光的反射原理和簇合并策略分布式完成组网过程,与传统移动模型相比,在组网速度方面有明显优势。2、基于簇膨胀策略的自组织网络组网模型,该模型中各个网络节点根据组网需要自发调整运动方向及节点位置,实现簇半径的逐步增大,以便于更多孤立节点加入网络或者与其他簇合并成为新簇,最终实现分布式组网。与传统移动模型相比,该模型在组网速度和覆盖通信范围方面都有明显优化。本文采用基于细胞自动机的模拟方法来完成仿真实验,从组网速度和覆盖面积等方面对实验结果进行分析和性能评估。