根据提供的文件内容，本文将探讨基于吸引子选择模型的自适应车辆流行病路由方法的相关知识点，这些内容涉及到以下几个方面：
1. 车辆自组织网络（VANETs）
VANETs是一种移动自组织网络（MANETs）的特殊类型，它可以支持通过车与车之间的通信来实现众多车辆安全和舒适性的应用。VANETs面临的挑战在于网络拓扑结构的快速变化，因此设计出一种既高效又可靠的适用于动态VANETs的消息分发解决方案变得尤为重要。
2. 流行病路由方法（Epidemic Routing）
流行病路由是一种简单有效的消息传递协议，它在车辆网络中利用车与车之间的通信来传播信息。这种路由协议模仿了生物传染病传播的原理，即通过车辆的移动将消息从一辆车传播至另一辆车。流行病路由方法的优势在于，即便在高度动态变化的网络环境中，也能保证较高水平的消息传递效率和可达性。
3. 自适应概率感染机制（Adaptive Probabilistic Infection）
为了在可达性和消息传播效率之间获得良好的平衡，本文提出了一种自适应概率感染机制。这种机制会根据网络的实际状态调整消息传播的概率，以适应网络的快速变化和动态性。
4. 自适应有限时间转发机制（Adaptive Limited-time Forwarding）
文章还提出了一种自适应有限时间转发机制，该机制限制了消息的转发时间，以避免因网络的快速变化而产生过多的冗余消息，从而提高路由效率。
5. 吸引子选择模型（Attractor Selection Model）
受到细胞基因调控网络的自我适应性和鲁棒性的启发，本文引入了吸引子选择机制来加强动态VANETs中的路由消息传递。吸引子选择模型通过模拟生物体内的动态稳定状态（吸引子）来选择最佳的路由路径，从而保证消息在动态网络中的有效传递。
6. 比较模拟（Comparative Simulations）
在不同的交通场景下，通过比较模拟来验证本文提出的基于吸引子选择模型的自适应车辆流行病路由方法的有效性。模拟结果表明，该方法能够保证消息的可达性，并在消息传递比例、平均路由延迟和成本方面实现高效率的分发。
7. 关键词解析
本文的关键词包括：车辆自组织网络（VANETs）、流行病路由（Epidemic Routing）、生物智能（Biological Intelligence）和吸引子选择模型（Attractor Selection Model）。这些关键词反映了文章研究的主要内容和方向。
总结来说，文章提出的基于吸引子选择模型的自适应车辆流行病路由方法，利用了流行病路由的基本原理并结合了生物智能中的自我适应和鲁棒性概念，以应对车辆网络拓扑变化的挑战。通过在高动态网络环境中智能调整消息传递策略，确保了网络中消息的高效分发，这对于车辆通信网络的可靠性和有效性具有重要意义。
