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本文通过引入环境结构因素,提出了一种适用于多层次复杂环境的自适应任务划分算法.自动读取场景模型并通过理解转换为连通邻接区域集,然后对区域进行快速粗粒度划分,有效提高划分性能;自然消除了被障碍隔离的相邻区域个体间的感知计算,大大减少了节点间通信量,使之更适合于大规模群体仿真应用.实验结果表明该算法的划分代价和执行性能均较优.文中设计了一种适合该划分算法的分布式仿真模型,基于该模型的分布式系统对室内多层楼宇或室外场景大规模群体仿真均具有较高仿真性能,相同规模群体的仿真性能与仿真节点数成线性关系表明系统具