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基于图论的移动AdHoc网络分群算法研究的中期报告
一、引言
移动AdHoc网络(Manet)是一种无线网络，其中移动设备可以自主通信，从而形成网络，没有集中式控制。这种网络可以在灾难区域或没有基础设施的地方使用，如军事应用、紧急救援等。其中一项重要任务是网络分群，这是将网络分成几个组的过程，以获得更好的网络性能和提高通信安全性。
在本研究中，我们将使用图论来开发一种可靠的移动AdHoc网络分群算法，以提高网络性能和安全性。
二、相关工作
现有的Manet网络分群算法主要分为两类：基于扩展子图的算法和基于社交网络分析的算法。前者将网络看作是由一系列子图组成的，利用子图之间的联系来构建群组。后者则利用节点之间的社交关系，比如节点之间的共存时间和相互位置等等，来构建群组。
然而，这些算法通常无法考虑到网络中节点的移动性和群组的动态变化，在场景变化较大时可能不太可用。
三、研究方法
我们将开发一种基于图论的Manet网络分群算法，这种算法可以处理节点的移动性和群组的动态变化。我们将设计一个数据结构来代表网络中的节点和它们之间的联系，然后使用图分析方法来将网络分成几个组。
具体来说，我们将使用聚类算法将节点分成几个群组，并利用图分析方法来处理群组之间的联系，从而形成一个分群网络。
四、研究计划
在下一步的研究中，我们将实现这个算法，并对它进行评估。我们将使用模拟数据来测试其效率、可靠性和可扩展性，并与现有算法进行比较。我们还将尝试将它应用到现实世界场景中，以验证其实用性。
最后，我们将撰写一篇完整的论文，介绍该算法的设计、实现和评估结果，以及它在Manet网络中的应用前景。