【技术实现步骤摘要】
一种面向多跳无线充电的充电器部署综合成本优化方法
本专利技术属于无线可充电传感器网络和优化算法
，具体涉及一种面向多跳无线充电的充电器部署综合成本优化方法。
技术介绍
随着无线充电技术的发展，无线可充电传感网络被广泛应用在各种领域，如军事目标跟踪和监测、自然灾害救援、生物医学健康监测和危险环境勘探等。一般可以将无线充电技术根据其充电特点分为两类：一种是单跳充电，即传感器只从充电器接受电能；另一种是多跳充电，即传感器除了能够从充电器接受电能之外，还能将电能转发出去，给其他传感器充电。通过使用多跳充电技术，可以延长充电的最大距离，在同等数量的充电器情况下，给更多的传感器进行充电。实践中，对于一个确定的传感器网络，该设置多少个充电器去满足整个网络的充电需求，并且这些充电器应该部署在什么位置。充电器的部署及后续的充电带来的总成本，既包括一开始部署充电器节点时的成本，也包括充电过程中消耗能量的成本。基于这样的实际问题，本专利技术提出用综合成本来衡量实际的经济成本，并且提出了一种充电器部署方案来最小化综合成本。本专利技术所述方案能...
【技术保护点】
1.一种面向多跳无线充电中充电器部署的综合成本优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)建立充电模型，形式化综合成本优化问题；/n(2)采用初始化充电森林算法，找出可以满足所有传感器节点充电需求的最少充电器部署数目及部署位置；/n(3)根据初始化充电森林算法得到的结果，执行综合成本节省算法，得到优化后的部署方案，计算综合成本。/n
【技术特征摘要】
1.一种面向多跳无线充电中充电器部署的综合成本优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立充电模型，形式化综合成本优化问题；
(2)采用初始化充电森林算法，找出可以满足所有传感器节点充电需求的最少充电器部署数目及部署位置；
(3)根据初始化充电森林算法得到的结果，执行综合成本节省算法，得到优化后的部署方案，计算综合成本。
2.根据权利要求1所述的面向多跳无线充电中充电器部署的综合成本优化方法，其特征在于，所述步骤(1)实现过程如下：
有着n个传感器节点的多跳无线传感网络，可部署充电器位置集为V＝{1,2,…,n}，每个可部署充电器位置有一个传感器节点i，传感器节点有一个能量需求Di≥0，充电器部署看作是向传感器节点安装高容量电池，充电器是同质的，其电池容量上限均为DMAX，单位能量成本为α，表示一单位能量需要的成本，每个充电器有一个部署成本β，认为是租赁费用、折旧费用或者安装成本，只有充电器才能成为能量源，但当每个传感器节点的能量需求被满足，且获得了多余能量时，将能量通过磁共振的方式传输给其最大充电距离内的其他传感器节点；传感器节点具有相同的最大充电距离，一旦传感器节点之间的距离超过最大充电距离，传感器节点之间不能进行能量传输，设置能量损耗比为无限大，多跳传输的能量损耗比为每次传输能量损耗比的乘积，即πab为(a,b)间的能量损耗比，Pij为从i到j的路径，(a,b)表示路径上的边，i,j∈V为分别为多跳传输路径上的源点和终点；
形式化多跳充电中充电器部署的综合成本优化问题如下：
约束：
其中，xij表示位置j上的传感器是否由位置i上的充电器来充电，如果是，则xij＝1，否则xij＝0，yi表示位置i上是否部署充电器，如果是，则yi＝1，否则yi＝0，公式(1)中目标函数F表示综合成本是实际能量消耗成本和充电器部署成本之和，α为单位能量成本，表示一单位能量需要的成本，β为充电器部署成本，可以是租赁费用、折旧费用或者安装成本，约束(2)确保一个传感器节点只由一个充电器提供能量，约束(3)确保充电树上的总能量消耗不超过电池容量上限，约束(4)确保生成的是树，约束(5)、(6)确保xij，yi是布尔值。
3.根据权利要求1所述的面向多跳无线充电中充电器部署的综合成本优化方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下步骤：
(21)根据传感器网络中节点之间能量损耗比，获得充电网络图G(V,E)，其中V是传感器节点所在位置的集合，E是边的集合，若两个传感器节点之间损耗比不是无穷，则存在一条边，否则，两点之间不存在边，边上的值为能量损耗比，形式化初始化充电森林问题如下，其中公式(7)表示最小化充电器数量：
约束：公式(2)–公式(6)
(22)对于每一个可部署充...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐佳，吴思徐，靳勇，胡苏怡，周凯军，张佳垒，徐力杰，胡洋，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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