无线可充电传感器网络下的高维多目标动态充电规划

随着无线充电传感器网络(Wireless Rechargeable Sensor Networks,WRSNs)的出现,针对延长无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的寿命问题,大量的研究者们提出了多种充电方案.然而大多数充电方案都属于离线的,没有考虑充电路径规划会随着新需充电节点的加入而发生动态变化的多时间窗问题.因此,针对上述问题,本文提出了高维多目标动态充电路径方案模型.通过最小化路径距离、死亡节点数量、通信延迟以及最大化无线充电车(Wireless Charging Vehicle,WCV)剩余能量,以减少死节点数量,延长WRSNs的生命周期.同时为求解该动态模型以及适应路径编码方式和响应环境变化,通过引入改进的进化策略和环境响应机制到强帕累托进化算法2(The Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2,SPEA2)中,提出了改进的SPEA2.仿真实验结果表明,该动态模型和改进算法能够有效地延长WRSNs的生命周期.