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中文摘要：
移动模型是车辆自组织网络协议设计与性能优化的基础，然而，目前大部分研究采用的移动模型都忽视了模型与现实的相符程度，即实际性，导致协议设计或结果分析出现严重偏差。本申请，首先以群智能中粒子群算法为基础构建实际性移动模型基本框架，引入车辆自组织网络的宏微观移动特征和生物群体移动特征，以保证模型的真实性；随后将模型与地图信息相结合，并借鉴蚁群算法信息素思想，在地图中设置生物信息素诱导车辆，以保证模型的合理性；最后将感知学习能力赋予模型，为模型增加可扩展性。基于所提出的车辆自组织网络实际性移动模型，可提高以移动模型为基础的上层协议设计与工程规划的准确性，增强性能评估结果的可信性，为实现交通系统的智能化奠定基础，加速智能交通系统从理论研究向实际应用转化的过程。
结论摘要：
英文主题词VANETs；Mobility Model；Swarm intelligence；；
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