Ad Hoc网络是一种自组织,无中心的无线移动网络。由于它的建立不需要固定的通信基础设施,且具有较强的鲁棒性和抗毁性,故其广泛应用于各种要求临时通信的场合。路由协议是Ad Hoc网络数据成功传输的重要保障。移动模型是研究路由算法的基础,它的设计会直接影响路由协议的性能和稳定性,因此有效和贴近真实场景的移动模型设计是十分必要的。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是根据鸟群如何寻找食物这种模型提出的算法,在解决工程问题中有广泛的应用。粒子群算法有实际场景基础,基于粒子群算法建立的网络移动模型能有效的模拟生活中各种智能追踪模型,如森林中野生动物的寻找、飞机作战时目标物体的寻找和警察抓小偷等,可用于评估路由协议。为了能够构建贴近真实运动的移动节点,本文结合牛顿第一定律和ad hoc网络的实际环境因素,对粒子群算法进行改进,并基于改进的粒子群算法建立一种新移动模型,主要工作如下:(1)根据Ad Hoc网络移动模型的实际情况,改进了粒子群算法。在改进的粒子群算法中,利用加速度和最大加速度对基本粒子群算法的速度和位移更新公式进行改进,使节点移动的速度大小和方向不存在突变问题;通过设置最大移动速度来限制各种移动节点速度的无限变大;引入环境因子来模拟环境受地形和天气的影响。(2)建立了包含障碍物模型、速度初始化函数和无边界仿真区域的改进粒子群算法移动模型。当节点移动到障碍物附近,新模型会依照一定的规律绕开障碍物继续对目标进行寻找,并利用合理的概率公式对新移动模型中节点的初始速度进行初始化。(3)在MATLAB仿真工具上验证了改进粒子群算法的有效性。在OPNET网络仿真软件上用AODV(Ad-Hoc On-Demand Distance Vector Routing Protocol,距离矢量路由协议)协议对基于改进PSO的移动模型和经典的随机位点移动模型进行仿真。结果表明,在相同网络场景下,AODV协议在新模型的端到端时延、协议开销和包发送成功率等指标均优于在随机位点移动模型上的对应指标,证实了新移动模型在Ad Hoc网络中具有实际应用价值。