基于蚁群算法的无线云计算车载通信全局路径规划
通过使用按使用付费的商业模式，云计算为客户提供基础设施即服务、软件即服务和平台即服务，以提供计算、网络和存储能力。云计算中可能会频繁出现无线通信，以保证数据传输的流畅性，以达到存储和处理的目的。针对冷链市区车速变化频繁、备选路径多的特点，传统算法在选择路径时计算量大，无法有效收敛，3D路径规划搜索效率低，容易陷入停滞和局部最优问题。因此，本文提出利用蚁群算法进行无线云计算车载通信全局路径规划。实验结果表明，当迭代次数为100次时，蚁群算法的路径距离为9500 m，而深度学习算法与最近邻算法的路径距离分别为9900 m、9700 m，较蚁群算法分别增加4.21%、2.11%、。且蚁群算法收敛到最小值所需的迭代次数比深度学习算法低11.27%，比最近邻算法低24.55%。