NS2.33中安装Noah协议

本文详细介绍了在NS2中安装Noah路由协议的过程,包括文件放置、Makefile及ns-lib.tcl的修改,并提供了关键步骤的指导。

在NS2中间补充安装协议过程还是有那么一点点的折腾,这里介绍下安装noah协议

noah下载链接:http://download.youkuaiyun.com/detail/fzxy002763/4390619

里面默认有个英语的install的方法的简介,还是挺简单的,不过由于版本问题,这里还是大致介绍下(配置NS2的步骤这里不介绍了,之前有写)

首先在 ns-allinone-2.33/ns-2.33 目录下新建noah这个文件夹

noah.cc noah.h这两个文件塞到这个文件夹(ns-allinone-2.33/ns-2.33/noah)下,整个文件夹里面东西都塞过去也无所谓,不要少东西就行

noah.tcl放到/ns-allinone-2.33/ns-2.33/tcl/mobility 这个目录下

接着修改Makefile

PS:vi中先按:,然后输入set number可以显示行号,:然后直接数字可以跳转到指定行,\然后内容是搜索

这里在OBJ_CC中添加noah/noah.o \注意不要多加空格,放里面任何一个位置就行

NS_TCL_LIB 里添加tcl/mobility/noah.tcl \同样不要多加空格

然后是是修改/ns-allinone-2.33/ns-2.33/tcl/lib/ns-lib.tcl这个文件

这里版本不同,修改行数不同,比较郁闷,建议跳转到附近,看下周围的再改(PS:最好根据我给的图示改下,不一定要精确到特定行

In ./tcl/lib/ns-lib.tcl line 191 (for v2.29 line 197), add ,在197行附近添加以下这句,
source ../mobility/noah.tcl




In ./tcl/lib/ns-lib.tcl line 603ff (for v2.29 line 649ff), add ,在649行左右添加以下内容,
NOAH {
set ragent [$self create-noah-agent $node]
}




In ./tcl/lib/ns-lib.tcl line 768ff (for v2.29 line 839ff), add,在839行附近添加以下内容
Simulator instproc create-noah-agent { node } {
# Create a noah routing agent for this node
set ragent [new Agent/NOAH]


## setup address (supports hier-addr) for noah agent
## and mobilenode
set addr [$node node-addr]


$ragent addr $addr
$ragent node $node


if [Simulator set mobile_ip_] {
$ragent port-dmux [$node demux]
}
$node addr $addr
$node set ragent_ $ragent
return $ragent
}




添加完了之后重新make cleanmake一下就行了,noah里面出现noah.o基本就安装好了,里面有个run.sh的脚本,可以试运行下,ok就没问题了


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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