基于信息耦合度的群集系统自组织分群方法

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针对“速度平均”协同机制不能表征群集系统应激分群运动的问题,基于信息熵定义融合邻居速度、距离、数量及自身感知半径的信息耦合度指标,提出一种“min-max”形式的速度协同策略,结合“近距排斥-远距吸引”的位置协同,实现群集系统的自组织应激分群运动.数值仿真分析表明,基于该速度协同机制的群集能够完成一种概率意义上的等规模分群,且其组群效率优于传统基于速度平均机制的群集. Aiming at the problem that the “speed average” synergetic mechanism can not characterize the stress grouping movement of the cluster system, an information coupling degree index is proposed based on information entropy to define the speed, distance, quantity and its perceived radius. “Form of speed coordination strategy, combined with the position synergy of” close exclusion-distance attraction "to realize the self-organizing stress grouping movement of the cluster system.Numerical simulation shows that the clustering based on the speed coordination mechanism can achieve a In the sense of probability, and its cluster efficiency is superior to the traditional cluster based on the speed average mechanism.
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