基于智能优化算法的无线可充电传感器网络中的路径规划研究.pdf

目录

摘要I

ABSTRACTIII

第1章绪论1

1.1研究背景及意义1

1.2研究现状3

1.2.1移动充电策略研究现状3

1.2.2无人机部署和轨迹优化研究现状5

1.3本文的主要工作7

1.4论文结构8

第2章相关理论9

2.1无线可充电传感器网络体系结构9

2.1.1网络结构9

2.1.2传感器节点结构10

2.2无线充电技术11

2.3系统模型12

2.3.1无人机连接模型12

2.3.2无人机无线充电模型13

2.3.3传感器的能耗模型13

2.4智能优化算法14

2.5多目标优化处理16

2.6本章小结17

第3章基于改进萤火虫算法的单目标充电规划问题求解18

3.1引言18

3.2问题的构建18

3.3萤火虫算法介绍19

3.4改进萤火虫优化算法设计21

3.4.1萤火虫个体描述22

3.4.2萤火虫适应度函数22

3.4.3可变规模机制23

3.4.4有哪些信誉好的足球投注网站算子设计24

3.4.5动态调整变步长因子设计25

3.5仿真与分析26

3.5.1参数设置26

3.5.2性能评价指标26

3.5.3实验结果27

3.5.4算法仿真结果与分析29

3.6本章小结30

第4章基于改进海洋捕食者算法的多目标充电规划问题求解32

4.1引言32

4.2问题的构建32

4.3海洋捕食者算法介绍34

4.3.1三段优化34

4.3.2FADs效应解决局部收敛35

4.4改进的海洋捕食者算法设计36

4.4.1MPA算法参数的改进36

4.4.2BMPA混合算法的基本思想36

4.4.3BMPA运用到WRSN的充电路径规划上38

4.4.4固定充电位置39

4.5仿真与分析40

4.5.1参数设置40

4.5.2性能评价指标41

4.5.3实验结果41

4.5.4算法仿真结果与分析43

4.6本章小结46

第5章总结与展望47

5.1总结47

5.2展望48

参考文献49

致谢55

攻读硕士学位期间取得的成果56

基于智能优化算法的无线可充电传感器网络中的路径规划研

究

摘要

在无线可充电传感器网络中，传感器节点经常因能量受限而陷入网络中断的

困境，这不仅对系统的实时性和可靠性构成潜在威胁，同时也制约了网络的持续运

行和性能表现。尽管无线可充电传感器网络理论上可以保证网络长期存活，但在实

际应用中，移动充电设备的充电容量是有限的。因此，需要通过规划合理的充电路

径来完成对节点的充电任务很关键，具体就是如何确定移动充电设备先为哪些节

点充电、按什么顺序充电以及为每个节点充多少电，这些问题是本文充电路径规划

研究的重点。综上，无线可充电传感器网络中的充电路径规划不仅是技术挑战，也

具有重要的研究意义，尤其是在资源有限的情况下，如何有效利用移动充电设备的

充电能力和优化充电路径，来最大化网络的运行效率和寿命。

本研究综合考虑了移动充电设备的充电路径的相关影响因素，针对在网络中

研究其对应的单、双移动充电设备的充电路径规划，并且在研究中无人机是被采用

作为补充网络能量的充电装置，其基本的工作流程包括预先规划悬停点，然后遵循

设定的飞行顺序执行充电任务，旨在为所有节点补足能量。具体到单一无人机与异

构无人机的运作差异：单一无人机需完成对所有节点的充电后才算任务完成，而异

构无人机则