联合充电和数据收集的WCE多目标路径规划算法

TP393; 在无线可充电传感器网络中的可移动的无线充电设备(WCE,wireless charging equipment)自身携带的能量有限的情况下,设计了WCE的充电策略和数据收集策略,并在此基础上以最大化WCE总能量的利用率和最小化网络中节点数据传输的平均时延为目标建立了联合充电和数据收集的WCE多目标路径规划模型,提出了一种基于精英策略的多目标蚁群优化算法,改进了蚂蚁状态转移策略和信息素更新策略,求得了该多目标问题的Pareto最优解集.以20个传感器节点为例,通过仿真实验分析了蚁群系统参数对ES-MOAC算法的影响,50组对比实验表明ES-MOAC算法在求解该问题上得到的能量利用率...

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Published in通信学报 Vol. 39; no. 10; pp. 22 - 33
Main Authors 魏振春, 孙仁浩, 吕增威, 韩江洪, 石雷, 徐俊逸
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 工业安全与应急技术安徽省重点实验室,安徽合肥 230009%合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥,230009 25.10.2018
安全关键工业测控技术教育部工程研究中心,安徽合肥 230009
合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009
Subjects
无线可充电传感器网络
多目标蚁群优化算法
联合充电和数据收集
路径规划
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2018216

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Summary:TP393; 在无线可充电传感器网络中的可移动的无线充电设备(WCE,wireless charging equipment)自身携带的能量有限的情况下,设计了WCE的充电策略和数据收集策略,并在此基础上以最大化WCE总能量的利用率和最小化网络中节点数据传输的平均时延为目标建立了联合充电和数据收集的WCE多目标路径规划模型,提出了一种基于精英策略的多目标蚁群优化算法,改进了蚂蚁状态转移策略和信息素更新策略,求得了该多目标问题的Pareto最优解集.以20个传感器节点为例,通过仿真实验分析了蚁群系统参数对ES-MOAC算法的影响,50组对比实验表明ES-MOAC算法在求解该问题上得到的能量利用率的平均值比NSGA-II算法增加了4.53％,网络中所有节点数据传输的平均时延的平均值比NSGA-II算法缩短了5.12％.
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2018216