深圳杯赛题-2020深圳杯赛题-深圳杯2020-C题.doc

### 深圳杯赛题解析——无线可充电传感器网络的能量优化 #### 一、背景介绍及技术背景 随着物联网技术的迅速发展，无线传感器网络（WSN）的应用范围日益扩大，从环境保护到智能城市等多个领域都可见其身影。无线传感器网络主要由传感器节点和一个数据中心构成，其中传感器负责收集环境数据并将其发送至数据中心进行处理和分析。然而，能量供应成为影响WSN长期稳定运行的关键因素。目前有两种主要的能量供给方式：能量收集和电池供电。 1. **能量收集**：通过太阳能或风能等可再生能源为传感器供电。这种方式虽然环保且理论上可持续，但在实际应用中受到环境条件限制较大。 2. **电池供电**：通过定期更换或充电来保证能量供应。对于后者，即无线可充电传感器网络（WRSN），可以通过移动充电器定期为传感器充电，以确保系统的连续运行。 #### 二、问题描述与分析 本题主要探讨了WRSN中的能量优化问题，具体分为三个子问题： 1. **单个移动充电器的最优路径规划**：在给定所有传感器节点位置的情况下，如何规划移动充电器的充电路径以最小化其路上的能量消耗？ 2. **传感器电池容量的确定**：基于移动充电器的速度、充电速率及传感器能量消耗速率等因素，确定每个传感器的电池容量，确保其电量始终不低于某一阈值。 3. **多个移动充电器下的路径规划与电池容量计算**：当同时使用四个移动充电器时，如何规划它们的充电路径以达到最小总能量消耗的目标？此外，再次计算每个传感器所需的最低电池容量。 #### 三、问题解析 **1. 单个移动充电器的最优路径规划** 针对第一个问题，关键在于寻找一条使移动充电器在给定的速度下，从数据中心出发并依次访问所有传感器节点后返回数据中心，且在途中消耗最少能量的路径。这实质上是一个旅行商问题（TSP）的变体。可以使用以下方法求解： - **启发式算法**：如最近邻算法、遗传算法、模拟退火算法等，适用于大规模问题的近似求解。 - **精确算法**：如分支定界法、动态规划等，适用于小规模问题的精确求解。 **2. 传感器电池容量的确定** 第二个问题则需根据每个传感器的能量消耗速率、移动充电器的移动速度和充电速率来计算。具体步骤如下： - 计算移动充电器完成一次充电周期所需的时间。 - 根据时间间隔和能量消耗速率，计算每个传感器在两次充电之间的能量需求。 - 确保每个传感器的电池容量足以支撑其在下一次充电前正常运行。 - 考虑到电池容量上限，还需考虑电池充满电后剩余能量是否足够支持下一个充电周期。 **3. 多个移动充电器下的路径规划与电池容量计算** 第三个问题是前两个问题的综合应用。当有多个移动充电器时，可以采用分组策略，将传感器节点分成几组，每组由一个移动充电器负责。这样做的目的是减少移动充电器间的交叉移动，降低总体能耗。具体方法包括： - **分组策略**：根据传感器的位置、能量需求等因素进行分组。 - **路径规划**：对每个移动充电器单独求解最优路径。 - **电池容量确定**：基于多个移动充电器的充电频率和能量消耗情况重新计算每个传感器所需的最低电池容量。 ### 结论 通过对无线可充电传感器网络（WRSN）的能量优化问题进行深入分析，我们不仅解决了移动充电器的最佳路径规划问题，还进一步探讨了如何确保系统长期稳定运行所需的传感器电池容量。这些问题的解决对于提升WSN的实际应用价值具有重要意义。未来的研究还可以考虑更多现实因素，比如充电效率的变化、传感器故障等问题，以实现更加高效的能量管理方案。