[发明专利]一种无线可充电传感器网络中移动充电器的部署方法在审
申请号: | 202110889666.7 | 申请日: | 2021-08-04 |
公开(公告)号: | CN113630737A | 公开(公告)日: | 2021-11-09 |
发明(设计)人: | 胡昊楠;张恩铭;钱彤途 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | H04W4/38 | 分类号: | H04W4/38;H04W16/18;H04W40/24;H02J7/00 |
代理公司: | 上海思牛达专利代理事务所(特殊普通合伙) 31355 | 代理人: | 雍常明 |
地址: | 710000 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 无线 充电 传感器 网络 移动 充电器 部署 方法 | ||
本发明公开了一种无线可充电传感器网络中移动充电器的部署方法,涉及移动充电器部署技术领域,该部署方法具体步骤如下:获得移动充电器与节点基本数据;构建传感器网络节点加权路径图;寻找总权值最小的哈密顿图;执行优化的移动充电器数量与路径规划算法;数量路径的最优解集是否满足各路径均衡;移动充电器得到传感器允许的最低阈值;得到最终移动充电器的部署方案;本发明整体运算速度快,收敛效果好;各个移动充电器的各个路径均衡提高了效率;通过合理规划部署移动充电器的充电路径,有效减少移动充电器在路上的能源损耗,具有广泛应用价值。
技术领域
本发明涉及移动充电器部署技术领域,尤其涉及一种无线可充电传感器网络中移动充电器的部署方法。
背景技术
无线传感器网络是一种分布式传感网络,无线传感器网络中包括若干传感器以及一个数据中心,新型网络模型称为无线可充电传感器网络:传感器从环境中收集信息后每隔一段时间将收集到的信息发送到数据中心。数据中心对数据进行分析并回传控制信息,传感器在该过程中会不断消耗能量,最小化能量消耗对于网络寿命和使用性能有着重要意义;基于无线可充电网络中移动充电车维持系统正常工作的背景下,针对移动充电车在工作过程中的路线规划和优化进行了讨论,从最优路径规划出发,将问题转化为旅行商问题与多旅行商问题建立数学模型,采用模拟退火算法和图论与遗传算法结合规划出近似最优解,最后通过数值计算方法列出方程组,最终根据预测结果得到满足网络工作的最小电池容量;
现有的通过周期性派遣移动充电器完成充电工作,在不成规模的网络中有优秀的表现,但能耗高,且单个移动充电器不能满足大规模的网络的充电要求,能量损耗高,不节能,充电效率不稳定,为此,我们提出一种无线可充电传感器网络中移动充电器的部署方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷,而提出的一种无线可充电传感器网络中移动充电器的部署方法。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种无线可充电传感器网络中移动充电器的部署方法,该部署方法具体步骤如下:
步骤一:获得移动充电器与节点基本数据;
步骤二:构建传感器网络节点加权路径图;
步骤三:寻找总权值最小的哈密顿图;
步骤四:执行优化的移动充电器数量与路径规划算法;
步骤五:数量路径的最优解集是否满足各路径均衡;
步骤六:移动充电器得到传感器允许的最低阈值;
步骤七:得到最终移动充电器的部署方案。
作为本发明进一步的方案:步骤四所述路径规划算法具体为遗传算法,其具体步骤如下:
A、先初始产生个编码个体;
B、计算每个个体的目标函数;
C、利用轮盘法选出N个个体作为下一代变异对象;
D、对选出的个体按概率循环变异,交叉选择,产生新的一代群体;
E、比较现有记录,如果比现有记录更优,记录下群体中最优的个个体;
重复步骤B,通过遗传到足够多代后,将收敛到一个近似最优解,算法结束。
作为本发明进一步的方案:所述遗传算法具体表现为以下方面:
(1)、遗传个体的编码设计;
(2)、遗传算法的目标函数;
(3)、轮盘选择;
(4)、部分匹配交叉与交换变异。
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