无线可充电传感器网络充电规划模型构建
Charging Programming Modelling and Construction of Wireless Rechargeable Sensor Networks
DOI: 10.12677/ORF.2021.113037, PDF,   
作者: 杨思远, 郑倩霞, 李 治*:华中农业大学理学院,湖北 武汉;盖嘉涛:华中农业大学工学院,湖北 武汉;张辛欣:华中农业大学公共管理学院,湖北 武汉;黄 帅, 张帅楠:华中农业大学经济管理学院,湖北 武汉
关键词: WRSN增加传感器的SSC模型最小电池容量MBC-GA模型WRSN SSC Model of Adding Sensors Minimum Battery Capacity MBC-GA Model
摘要: 随着无线可充电传感器网络(Wireless Rechargeable Sensor Network, WRSN)在社会生活中的应用越来越广泛,如何制定充电策略来应对更加灵活的充电场景是一个值得研究的问题。首先,本文规划出移动充电器(Mobile Charger, MC)移动路径能量消耗最少的单MC充电策略,在此基础上提出了周期演绎充电模型(Periodic Deductive Charging, PDC)和稳定系统充电模型(Stabilizing System Charging, SSC),给出了单MC工作的最小电池容量(Minimum Battery Capacity, MBC)的计算方法。然后,结合实际充电场景,分别构建了基于遗传算法和最小电池容量(Minimum Battery Capacity-Genetic Algorithm, MBC-GA)的多MC路线规划模型及支持增加传感器的SSC和多MC模型,得到充电器和传感器数量增加时的路线规划及此时的传感器MBC。最后,通过实例进一步验证了模型的原理,结果证明所提出的模型能有效求解出不同条件下整个系统稳定运行的传感器MBC。
Abstract: With the more and more extensive application of wireless rechargeable sensor network (WRSN) in social life, how to formulate charging strategy to deal with more flexible charging scenarios is a problem worthy of research. Firstly, this paper plans a single mobile charger (MC) charging strategy with the least energy consumption in the mobile path of MC. On this basis, periodic deductive charging (PDC) model and stabilizing system charging (SSC) model are proposed, and the calculation method of minimum battery capacity (MBC) of single MC is given. Then, combined with the actual charging scenario, the Multi MC route planning model based on genetic algorithm and minimum battery capacity genetic algorithm (MBC-GA) and the SSC and Multi MC model supporting the addition of sensors are constructed respectively to obtain the route planning when the number of chargers and sensors increases and the sensor MBC at this time. Finally, the principle of the model is further verified by an example. The results show that the proposed model can effectively solve the sensor MBC of the whole system under different conditions.
文章引用:杨思远, 盖嘉涛, 张辛欣, 黄帅, 张帅楠, 郑倩霞, 李治. 无线可充电传感器网络充电规划模型构建[J]. 运筹与模糊学, 2021, 11(3): 322-335. https://doi.org/10.12677/ORF.2021.113037

参考文献

[1] 赵晴. WRSN中能量受限的多个充电器全覆盖充电和按需充电规划研究[D]: [硕士学位论文]. 合肥: 合肥工业大学, 2018.
[2] 袁恒. 基于无人机的无线可充电网络路径规划的算法研究[D]: [硕士学位论文]. 成都: 电子科技大学, 2020.
[3] 赵苏磊. 基于多目标优化的多移动充电设备路径规划算法研究[D]: [硕士学位论文]. 合肥: 合肥工业大学, 2019.
[4] 刘蕴娴. 无线可充电传感器网络充电规划方法研究[D]: [硕士学位论文]. 湘潭: 湘潭大学, 2018.
[5] Cheng, R.H., Xu, C.J. and Wu, T.K. (2019) A Genetic Approach to Solve the Emergent Charging Scheduling Problem Using Multiple Charging Vehicles for Wireless Rechargeable Sensor Networks. Energies, 12, 287. [Google Scholar] [CrossRef
[6] 吴宝瑜. 无线可充电传感网的充电规划研究[D]: [硕士学位论文]. 杭州: 杭州电子科技大学, 2019.
[7] 吴昊. 基于分簇的无线可充电传感器网络构建及充电策略研究[D]: [硕士学位论文]. 长春: 吉林大学, 2018.
[8] 徐国伟. 无线可充电传感器网络中充电和数据收集算法研究[D]: [硕士学位论文]. 合肥: 合肥工业大学, 2018.
[9] 陈科胜, 鲜思东, 郭鹏. 求解旅行商问题的自适应升温模拟退火算法[J/OL]. 控制理论与应用, 1-10. http://kns.cnki.net/kcms/detail/44.1240.TP.20201015.1122.006.html, 2021-02-01.
[10] 俞露露. 物流路径优化以及配送时效预测研究[D]: [硕士学位论文]. 芜湖: 安徽师范大学, 2018.
[11] 陶丽华, 马振楠, 史朋涛, 王瑞峰. 基于TSP问题的动态蚁群遗传算法[J]. 机械设计与制造, 2019(12): 147-149+154.
[12] 卓雪雪, 苑红星, 朱苍璐, 钱鹏. 蚁群遗传混合算法在求解旅行商问题上的应用[J]. 价值工程, 2020, 39(2): 188-193.
[13] 范立南, 吕鹏. 基于改进遗传算法的校园外卖配送路径规划[J]. 物流科技, 2021, 44(1): 14-19.
[14] 王杨, 张鑫, 赵传信, 等. 基于效用最大化的无线可充电传感器网络有向充电调度方案[J/OL]. 电子与信息学报, 2021, 43(5): 1331-1338. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4494.TN.20201203.1045.004.html
[15] 潘琪, 冯勇, 戴伟. 一对多充电方式下WRSN移动充电器驻点选择策略[J]. 传感技术学报, 2020, 33(10): 1502-1508.
[16] 何聪. 可充电传感器网络的定向充电路径规划研究[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 西南大学, 2018.
[17] 无线可充电传感器网络充电路线规划[EB/OL]. http://www.m2ct.org/view-page.jsp?editId=12&uri=0D00233&gobackUrl=modular-list.jsp&pageType=smxly&menuType=flowUp1, 2020-07-15.