节点密集型无人机自组网路由协议研究

无人机自组网是由无人机组成的移动自组网,具备高抗摧毁能力、高智能化、功能多样的特点,近年来无人机“蜂群”作战是备受关注的全新作战模式。由于无人机“蜂群”自组网的无人机节点密度大,导致应用环境比传统移动自组网复杂。论文针对无人机“蜂群”节点密度大的特点,构建节点密集型无人机自组网场景模拟高密度的无人机“蜂群”,对常见的几种自组网路由协议进行仿真,并且分析各个协议在节点密集型无人机自组网中的性能表现。实验结果表明,在节点密集型无人机自组网中AODV协议表现优于其他协议,若FANET对报文发送实时性要求不高应优先考虑AODV协议。

基于相似度的蚁群聚类算法

针对于蚁群聚类算法在搬运数据项过程中随机选择移动位置时,由于无效移动导致的算法收敛速度缓慢等缺陷,论文提出了一种基于相似度的蚁群聚类算法。通过设计相似度矩阵,基于相似移动机制将蚂蚁随机移动方式优化为按照相似度矩阵规则实施目的性的关联。实验选取Iis、Wine、Haberman和Balance-scale四种经典数据集,相较于现有的LF算法及GACC算法,结果表明在蚂蚁空载率都为90%的条件下,论文提出的SMACC算法的迭代次数明显降低,均体现出较优的聚类速率。

求解网络编码优化问题的混合启发式算法

网络编码是一种在新时代下提出的网络传播技术,不同于传统网络传输技术,网络编码所赋能的编码传输能力使它能有效提高网络吞吐量,提升传输效率。但与此同时,也带来了编解码的开销。因此,为保证网络编码带来效能的同时,降低网络编码的额外开销,论文首先建立了在代数网络编码框架下的系统优化模型,并以该模型为基础,提出了一种求解网络编码优化问题的混合启发式算法。该算法在改进传统遗传算法的基础上引入了禁忌搜索算法,提高了算法的收敛速度。实验结果表明,该算法可以有效降低网络编码开销,同时与传统的遗传算法相比,具有更好的收敛性。

市政道路工程路面水稳层施工技术探析

市政道路工程的建设保障着城市的现代化发展,市政道路工程中水稳层的建设更是保障者市政道路质量的稳定性,也是主要施工安全的基本保障,更是提高工程施工质量的最有效途径。水稳层建设质量关系着城市发展,也保障着城市居民的生活安全,水稳层建设在市政工程路面建设中起着非常重要的结构支撑作用,尤其是在分散承载力方面非常明显,所以在进行道路工程建设时必须予以高度重视。市政工程需要结合道路结构以及地质特点进行科学设计,再合理科学的配比一下,排除各种灾害问题的干扰,同时提升水稳层的铺设技术质量。