基于Agent的无线传感器网络自组织特性及其AUML建模研究

本项目从Agent和多Agent系统的角度研究无线传感器网络自组织特性，构建AUML（Agent统一建模语言）元模型，对AUML做符合无线传感器网络自组织特性的扩展，在此基础上建立无线传感器网络自组织过程中的个体和群体Agent模型、Agent社会模型以及系统组织、行为、通信和合作模型，研究分析面向具体应用的无线传感器网络自组织演化机制，建立适用于无线传感器网络自组织的多Agent协作逻辑。本项目的研究有助于在更高层次上建模和分析无线传感器网络自组织本质特性，建立形式化的分析基础和可视化的应用开发框架，推进无线传感器网络的深入应用。

本项目从Agent和多Agent系统的角度研究无线传感器网络自组织协作特性和行为，形成了无线传感器网络协作逻辑CL-WSN，包括个体Agent模型、k-跳Agent模型、多Agent模型；提出了基于AUML的无线传感器网络Agent元模型和Agent模型图，构建了适合于无线传感器网络的AUML交互模型，该模型包括WSNAgent实例、WSNAgent角色特征、WSNAgent生命线和控制焦点、连接器、消息、条件等基本组件。. 本项目研究认知无线电传感器网络自组织底层无线通信模型，提出了衰落环境下基于差分空时分组编码的协作频谱感知方法、衰落信道下健壮的协作频谱感知方案、在认知中继网络中基于放大转发与最佳中继的最优功率分配算法；研究面向传感器网络自组织的多Agent社会计算模型，给出了Agent协作长度、Agent协作阻力、多Agent协作风险等定义，提出了一种基于贪心算法的多Agent协作树构建方法。. 本项目将无线传感器网络的每个节点建模为一个Agent，整个网络建模为一个多Agent系统，提出了基于Q学习的自组织协议方法和路由机制；利用二维元胞自动机，考虑节点的随机分布和工作/休眠/失效三态，建立了无线传感器网络系统拓扑的演化规则； 提出了基于菌群觅食优化算法的无线传感网路由策略，该策略优化菌群觅食算法，在泳动操作中采用自适应步长策略，在旋转操作中采用引诱度选择机制，通过趋化、聚集、繁殖、驱散等过程构建优化的数据传送路径。本项目还提出了基于可靠次用户信息的协作频谱感知算法、基于簇头选择的移动传感网拓扑控制算法、基于可预测移动汇聚节点的无线传感器网络分簇算法等。. 本项目在更高层次上建模了无线传感器网络自组织特性和机制，建立了形式化的分析基础和可视化的应用开发框架，为无线传感器网络自组织高效运行提供了关键技术方案，切实提高了网络性能，推进了无线传感器网络的深入应用。