无线传感器网络充电策略：模拟退火算法与路径规划

"2020深圳杯C题无线可充电传感器网络充电路线规划" 这篇描述的是2020年深圳杯数学建模竞赛中的C题，主题涉及无线可充电传感器网络的充电路线规划。在物联网迅速发展的背景下，无线传感器网络在各个领域的应用越来越广泛，而电池供电是维持其稳定运行的关键。为了保证网络的持续运作，需要合理规划充电线路，以及选择合适的传感器电池容量。 首先，针对问题一，将如何规划最小化能耗的充电路线转化为旅行商问题（TSP）。通过使用球面距离公式将经纬度坐标转换为实际距离，然后采用模拟退火算法来寻找最短路径，最终得出一个11.4832km的最佳路线。 在问题二中，研究了如何根据路线顺序和传感器电量变化来确定传感器的电池容量。通过定义耗电总时间和净时间，建立了一个计算电池容量的公式。通过仿真实验发现，当充电速率不低于0.04199mA/s时，系统可以实现持续运作。使用特定的参数（如充电器移动速度、充电速率和工作电量阈值）进行仿真，得到了不同传感器所需的最小电池容量。 问题三进一步升级为多旅行商问题（MTSP），目的是在保证效率的同时找到四个移动充电器的最短路径。同样使用模拟退火算法优化，定义目标函数为移动路程倒数的最小值，从而找出最优解。经过分析和仿真，得到了四条最佳路线及对应的传感器最小电池容量。 这篇描述涉及的知识点包括： 1. 无线传感器网络的能源管理，特别是电池供电策略。 2. 旅行商问题（TSP）的数学模型及其在路径规划中的应用。 3. 模拟退火算法的原理和使用，用于解决优化问题。 4. 球面距离公式的运用，用于计算地理坐标之间的实际距离。 5. 数学建模中的仿真模拟技术，用于验证和优化理论模型。 6. 多旅行商问题（MTSP）及其在复杂路径规划中的解决方法。 7. 收敛分析，理解系统性能随参数变化的趋势。 8. 传感器电池容量的计算模型，以及影响系统可持续运作的关键因素。 以上是针对给定资源的详细知识点解析，涵盖了从问题建模到解决方案的多个方面。