基于蚁群算法的搜索区域受限的WSN路由协议

针对无线传感器网络中节点使用寿命短和能量不均衡使用的问题,提出一种基于蚁群算法的搜索区域受限的无线传感器网络路由协议(SACACO)。该协议在选择下一跳节点时,不仅限定了节点的选择范围,而且根据节点周围的能量密度情况,设计了新的蚂蚁前向选择概率模型,均衡了全网的能量消耗。仿真结果表明,SACACO算法在路由查询成功率,网络的生存时间有了明显的提高。

信息缺乏下的特色小镇带旅游交通分布预测

为合理预测规划升级改造的旅游特色小镇带建成后的旅游交通分布,指导区域路网规划建设,更好地发展区域旅游经济,于规划阶段提出一种特色小镇带旅游交通分布预测方法。基于特色小镇带存在多个交通小区间的出行选择和分布,且缺乏历史数据的特征,该方法设计了SP调查,获取能从微观尺度揭示宏观旅游交通分布特征的参数。利用交通小区的属性划分,结合交通发生点居民对未来特色小镇带旅游情况的估计,预测不同交通小区日均旅游次数。通过旅游出行过程分析,探究旅游前计划游玩特色小镇组合的可能性,并假定以最短路遍历选择组合中的特色小镇作为出行路径,排除潜在多路径的影响,来模拟特色小镇带内居民旅游出行规律。再综合考虑影响居民旅游出行选择的主客观因素,参照重力模型构建了旅游出行的选择概率模型。最后结合出行路径参数矩阵、不同时段的出行比例等因素,将旅游次数转化为各交通小区间的OD出行,建立了特色小镇带未来不同时期不同时段旅游交通分布预测模型。以湖南浏阳河流域特色小镇带为实例,进行了旅游高峰期高峰小时的旅游交通分布预测。预测结果表明:本方法可以对旅游出行过程进行合理描述,具有良好的精度,较好地估计了未来的旅游交通分布,为新建特色小镇带影响区的规划与建设提供了基础依据。