이 템플릿에서는 실험에 대해 처음에 스키마의 선두에 기재되어 있다는 것에 주의해 주십시오.
다음으로 셋업 순서와 실행 순서를 정의할 수 있습니다. 셋업 순서란, 시뮬레이션 실험의 개시시에만 호출되는 순서입니다. Go 프로시저
한편 은 각 시뮬레이션 스텝에서 실행됩니다. 정지 조건은 다음 의미입니다.
특정 시뮬레이션 실행이 실행을 정지할 타이밍을 클릭합니다. 마지막 명령어는 명령어입니다.
시뮬레이션 종료시 실행될 수 있습니다. 입력값을 지정할 수 있습니다.
하나의 값으로, 또는 값의 그룹으로, 혹은 3개의 값 리스트로(시작과 더불어
인크리먼트와최종치).
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5.2 도입 사례: 개요, 실험적 설계 및 구현
이전 섹션에서는 DREAM 방법론의 세부사항에 대해 에이전트 기반 모델링에서 제안된 사례 스터디의 진행 방법에 대해 자세히 설명하였습니다.로서
제안된 방법론의 검증이 섹션에서는 케이스의 개요를 설명합니다.
연구, 실험적 설계 및 실장. 여기엔
복잡한 네트워크 모델로 이루어진 DREAM 모델(의사 코드 기반의 사양)
모델, 양적 중심성을 바탕으로 한 '모델', 다음과 같으니,
시뮬레이션 실험의 설계도 실시합니다.
5.2.1 개요
도입사례는 앞 장에서 소개한 복잡한 적응형 통신네트워크 개념을 따르고 있습니다. 이 케이스 스터디에서는 기존에 알려진
「플록」이라고 하는 인공적인 CAS 개념을 사용하여 무선 센서 네트워크의 방법을 평가합니다.
노드는 복잡한 동작 근처에서 동작합니다.
이것은 기본적으로, 앞에서 서술한 모발 이식 행동의 「보이즈」모델에 근거하고 있습니다.
제2장에서 보이드는 인공 캐스의 한 예입니다 바꿔 말하면, 그것은 현실 세계의 에이전트 세트(예를 들어, 새, 물고기, 곤충 등)의 실리콘 내 표현이다. 첫 번째 아이디어는
동물과 새떼가 어떻게 한 그룹으로 묶여 있고 어떻게 번식할 것인가
언뜻 보기에는 단순해 보이는 로컬 규칙에 따라 복잡한 구조를 형성하므로 다음과 같은 규칙을 사용합니다.
모든 보이드 에이전트는 인근 '보이드'의 인지각으로서 방향을 조정할 수 있는
인접 라우터와 충돌하거나 일반적인 방향에 따르지 않게 합니다. 소노
이 모델이 기술적으로 어떻게 기능하는가는 일련의 계산에 근거하고 있습니다. 실제 케이스에서는
계산은 운동의 지각에 의해서 자동적으로 행해지는 것으로 간주한다.
그러나 인공생명의 시나리오(인공생명의 시나리오)에서는 계산은 실제로 이루어져야 한다.
실행했습니다. 이 흥미로운 시뮬레이션 모델 [187].에이전트 기반으로 일반적으로 사용할 수 있습니다.
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NetLogo와 같은 시뮬레이션 툴은 로컬 서버에 기초한 인텔리전트한 집합적 동작을 나타냅니다.
규칙 뒤에 컴포넌트(이 경우는 "boids")가 뒤따릅니다.
5.2.1.1 문제문
보트나 무리의 행동은 문학에서는 자주 연구되고 있다[100].
우리가 아는 한 지금까지 행해진 기존의 연구는
물리적인 무선 센서 노드가 존재하에서 어떻게 반응하는지를 조사하는 영역
무리를 이루고 있는 'boids' 그룹의 앞에서 말했듯이 무선 센서 네트워크는
전부는 아니지만 대부분의 WSN 시뮬레이터는 기존의 통신 네트워크 시뮬레이터 확장에 기초하고 있습니다. 그러므로 이 시뮬레이터는
'모델화'나 '환경 모델화' 등의 고도의 개념의 모델화는 WSN이 주로 다음 목적으로 설계되어 있는 것이 아니기 때문에 실제로는 문제가 됩니다.
이 환경센싱은 WSN이 각각의 센서 노드에서 센싱 정보를 추출하는 단순한 수단입니다.
WSN 어플리케이션 개발의 제1목표[188] 그러나, 통신 네트워크 분야에서는, 관습의 구축에 상당한 연구 노력이 필요하게 되어 있다.
특수한 성질과 한정된 배터리 문제에 적합한 알고리즘[189]
WSN 노드[190]. 따라서 이들 네트워크의 주요한 초점은 이전부터 존재해 왔습니다.
네트워크를 경유하여 간단한 메시지 프로토타입과 통신을 취득하다
워킹(루팅) 최근의 고도의 알고리즘에는 데이터 집약이나
융합[핵분열] 그러나 이전에는 우리가 알기로는 개발 문제는
WSN의 cas 모델은 연구되지 않았습니다. 다음 이유로 WSN 자체가 cas를 구성합니다.
감시나 감지 등의 공통의 목표를 실행하기 위해 어떻게 자기를 인식할 필요가 있는가 [73]. 또한 flocking boids의 cas 환경을 결합하면
두 사례 사이의 상호작용에 대한 흥미로운 질문
동일한 시뮬레이션 모델입니다. 따라서 이 시뮬레이션 연구의 목표는 다음과 같이 유의할 수 있다.
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1. 복잡한 CAS 동작을 감지하기 위한 단순한 센서 사용을 평가합니다.
2. 이러한 센서의 CAS 효과를 평가하고 이를 감지했을 경우의 효과를 적어둡니다.
서로 다른 센서 노드가 (배터리 장애로 인해) 정지하기 시작했을 경우의 복잡한 동작. 즉,