移动无线传感器网络中，针对节点基于随机运动模型的路由问题，提出一种基于虚拟货币的低能耗路由策略——DTVC。根据节点的属性和数据消息的属性进行买方和卖方的定价并据此选择转发节点。为了提升网络性能，通过控制数据消息的副本数以及对节点的缓存队列中的数据消息排序，把网络中的节点分为源节点和中继节点，只有数据消息的源节点可以复制该数据消息，并依据数据消息的延迟容忍度对消息进行排序，延迟容忍度越小则优先级越高。为了减少网络中的能量消耗，根据sink节点广播的消息删除缓存队列中已经传输成功的数据消息。在Matlab上的仿真实验结果表明，与基于消息容错的自适应数据传输算法（FAD）、基于距离和能量感知模糊逻辑的路由算法（FLDAER）和基于能耗自选演进机制的路由算法相比，DTVC的数据消息投递率至少提高2.5%，平均副本数至少减少25%。

针对配送易腐生鲜货品的车辆其配送路径的选择不仅受货品类型、制冷环境变化、车辆容量限制、交货时间等多种因素的影响，而且需要达到一定的目标（如：费用最少、客户满意度最高），构建了易腐生鲜货品车辆路径问题（VRP）的多目标模型，并提出了求解该模型的改进混合蝙蝠算法。首先，采用时间窗模糊化处理方法定义客户满意度函数，细分易腐生鲜货品类型并定义制冷成本，建立了最优路径选择的多目标模型；然后，在分析蝙蝠算法求解离散问题易陷入局部最优、过早收敛等问题的基础上，精简经典蝙蝠算法的速度更新公式，并对混合蝙蝠算法的单多点变异设定选择机制，提高算法性能；最后，对改进混合蝙蝠算法进行性能测试。实验结果表明，与基本蝙蝠算法和已有混合蝙蝠算法相比，所提算法在求解VRP时能够提高客户满意度1.6%~4.2%，且减小平均总成本0.68%~2.91%。该算法具有计算效率高、计算性能好和较高的稳定性等优势。