引力搜索算法优化无线可充电传感器网络覆盖策略

"这篇研究论文探讨了无线可充电传感器网络的有效覆盖问题，利用引力搜索算法(GSA)寻求最小改造点，以优化网络性能。在无线可充电传感器网络(WRSN)中，移动充电器用于为传感器节点补充能量，解决其能源限制。作者提出了一种线性规划(LP)模型，并设计了一种考虑三个相互矛盾目标的适应度函数：最小化停留点数量、最大化覆盖范围和最小化停留点与请求传感器节点间的距离。实验结果将引力搜索算法与差分进化(DE)进行了对比分析。" 本文重点探讨了无线可充电传感器网络的关键问题——如何有效地实现传感器节点的覆盖并确保其能量供应。无线传感器网络通常由大量能源有限的节点组成，而WRSN引入了移动充电器，可以动态地为这些节点充电，从而延长网络的运行时间。为了优化这种网络的性能，研究者提出了基于引力搜索算法的解决方案。 引力搜索算法(GSA)是一种受到牛顿万有引力定律启发的全局优化算法。该算法模拟物体间的引力交互，通过粒子间的吸引和排斥力来寻找最优解。在本研究中，GSA被用来寻找网络中的最小改造点，即移动充电器最理想的停留位置，以最大化对传感器节点的覆盖范围。 论文中，作者构建了一个线性规划模型，以数学形式表述优化问题。线性规划是一种求解最优化问题的数学方法，能有效地处理多目标优化问题，尤其适合处理具有线性目标函数和线性约束条件的问题。 适应度函数在遗传算法和进化计算中是至关重要的，它用于评估解决方案的质量。在本研究中，适应度函数综合了三个目标：(1)最小化移动充电器的停留点数量，以减少其运动和充电过程中的能耗；(2)最大化网络覆盖范围，确保更多的传感器节点能够得到服务；(3)最小化停留点与需要充电的传感器节点之间的距离，减少能量在传输过程中的损失。 为了验证所提方法的有效性，研究者将GSA的结果与差分进化(DE)进行了比较。DE是一种强大的全局优化算法，通过迭代过程不断改进初始种群，寻找最佳解决方案。通过对比两种算法的性能，可以评估GSA在解决WRSN覆盖问题上的优势。 这篇论文为无线可充电传感器网络的优化提供了新的视角，利用引力搜索算法寻求能量管理策略，以提高网络覆盖效率和整体性能。这种方法对于未来智能城市、环境监测、工业自动化等领域的无线传感器网络设计和优化具有重要指导意义。