Resumen

En los últimos años, el Internet de las Cosas se ha desarrollado rápidamente en la vida de las personas. Esta nueva tecnología está inundando la vida de las personas y se utiliza ampliamente en muchos campos, como la medicina, la ciencia y la tecnología, la industria y la agricultura. Como tecnología moderna, el Internet de las Cosas tiene muchas características de bajo consumo de energía y multifunción, y también tiene las características de la informática consciente de los datos. Esta es la característica de este nuevo producto. En la vida cotidiana de las personas, el Internet de los objetos también está estrechamente relacionado con la vida cotidiana de las personas. En el sector turístico, el Internet de las Cosas puede sacar el máximo partido de todo y aprovechar al máximo sus diversas ventajas. El Internet de las Cosas puede percibir rutas turísticas intermodales. Así que aquí, este trabajo resume varios algoritmos recomendados por el Internet de las Cosas para esta ruta turística y elabora los métodos de datos experimentales de estos algoritmos para la recomendación de rutas turísticas cross-modal. El algoritmo propuesto es verificado por simulación de datos, comparado con algoritmos relacionados. Analizamos y resumimos los resultados de la simulación. En la actualidad, no existe un análisis comparativo del rendimiento del algoritmo de colonia de hormigas, el algoritmo genético y su algoritmo de optimización en la recomendación de rutas turísticas. Basándose en el rastreo de datos turísticos en Internet, este artículo aplica el algoritmo de colonia de hormigas, el algoritmo genético, el algoritmo de colonia de hormigas de optimización max-min y el algoritmo híbrido de colonia de hormigas basado en la solución codiciosa a la recomendación de rutas turísticas, y evalúa y compara los algoritmos desde tres aspectos: puntuación media de la evaluación, puntuación óptima de la evaluación y tiempo del algoritmo. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo de colonias de hormigas de optimización máxima y mínima y el algoritmo híbrido de colonias de hormigas basado en la solución codiciosa pueden aplicarse eficazmente a la recomendación automatizada de rutas turísticas.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:internet, cosas, algoritmo de colonias de hormigas híbrido, algoritmo de colonias de hormigas de optimización mínima, algoritmo de colonias de hormigas, recomendación de rutas turísticas, personas, vida cotidiana, algoritmo genético, solución codiciosa
• Keywords:internet, things, hybrid ant colony algorithm, min optimization ant colony algorithm, ant colony algorithm, tourism route recommendation, people, daily life, genetic algorithm, greedy solution