本發(fā)明涉及無線充電技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，具體涉及一種wrsns中定向移動充電器的調(diào)度方法。

背景技術(shù)：

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless?sensor?networks，wsns)已被廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)和日常場景中，然而阻礙wsns快速發(fā)展的主要因素是節(jié)點(diǎn)有限的能量存儲容量，為了解決這個(gè)問題，研究人員不僅致力于提高電池存儲容量，還致力于推進(jìn)無線能量傳輸(wirelesspower?transfer，wpt)技術(shù)，隨著wpt的不斷發(fā)展，研究人員將其應(yīng)用于wsns以補(bǔ)充節(jié)點(diǎn)的能量，從而引入了wrsns(wireless?rechargeable?sensor?networks，不對稱無線充電傳感器網(wǎng)絡(luò))的概念。

2、在wrsns中，根據(jù)傳輸設(shè)備是全向(在充電器為中心的各個(gè)方向均勻傳輸能量)還是定向(將無線能量集中在某個(gè)方向傳輸)，mcs可分為全向移動充電器(omnidirectionalmcs，omcs)和定向移動充電器(dmcs)，現(xiàn)有的wrsn充電調(diào)度策略大都基于全向充電，其充電效率較低，在現(xiàn)實(shí)中，由于地形和地形限制、海拔差異、風(fēng)力(如果部署在空中)和水流(如果部署在水上或水中)等因素，路徑對稱假設(shè)在許多現(xiàn)實(shí)場景中往往不成立，路徑不對稱使得針對路徑對稱環(huán)境的設(shè)計(jì)在實(shí)際的路徑不對稱場景中無效，導(dǎo)致定向移動充電器在移動過程中沿著同一路徑的不同方向消耗不同的能量，從而影響充電效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種wrsns中定向移動充電器的調(diào)度方法。

2、具體方案如下：

3、一種wrsns中定向移動充電器的調(diào)度方法，包括以下步驟：

4、s101，獲取待充電節(jié)點(diǎn)、定向移動充電器和基本充電信息；

5、s102，使用基于k-means的充電組生成kcpg算法將獲取到的待充電節(jié)點(diǎn)分簇，確定每個(gè)簇的充電位置集合x；

6、s103，基于基本充電信息和充電位置集合x，使用創(chuàng)建最小功能代表性方向集cmfrds算法選擇與全向無限方向集合等效的最優(yōu)充電方向集合sdir；

7、s104，構(gòu)造非對稱能量消耗鄰接矩陣s和w，使用改進(jìn)的lkh算法得到移動計(jì)劃項(xiàng)的集合

8、s105，構(gòu)建線性規(guī)劃問題，使用cplex求解器計(jì)算出充電時(shí)間長度列表

9、s106，基于最優(yōu)充電方向集合sdir和充電時(shí)間長度列表構(gòu)建充電調(diào)度項(xiàng)目的集合將充電調(diào)度項(xiàng)目的集合和移動計(jì)劃項(xiàng)的集合結(jié)合，計(jì)算出定向移動充電器的完整調(diào)度列表smc。

10、進(jìn)一步的，s101中，所述基本充電信息包括：

11、待充電節(jié)點(diǎn)集合u＝{u1,u2,…,un}的能量期望初始能量列表存儲容量列表基站的初始位置x0、定向移動充電器的傳輸扇形角傳輸功率p0和移動速度v；其中，n表示待充電節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，待充電節(jié)點(diǎn)ui∈u。

12、進(jìn)一步的，s102中，使用基于k-means的充電組生成kcpg算法確定充電位置集合x，具體包括：

13、初始化步驟：設(shè)定向移動充電器的充電距離為d，初始化聚類數(shù)量f為1；

14、聚類步驟：使用k-means聚類算法將待充電節(jié)點(diǎn)聚成f個(gè)簇，得到每個(gè)簇的中心點(diǎn)；

15、確定充電位置集步驟：判斷每個(gè)簇對應(yīng)的最小圓的半徑是否都小于移動充電器的充電距離d；若是，返回這些簇的中心點(diǎn)，加入充電位置集合x＝{x1,x2,…,xw}，其中w表示充電位置的個(gè)數(shù),充電位置xr∈x；若否，將聚類數(shù)量f增加1，重新執(zhí)行聚類部分；

16、優(yōu)化充電位置集合步驟：計(jì)算出充電位置集合x中每個(gè)簇的最小覆蓋圓，得到最小覆蓋圓的中心點(diǎn)和直徑，更新每個(gè)簇的充電位置集合x。

17、進(jìn)一步的，s103中，使用創(chuàng)建最小功能代表性方向集cmfrds算法選擇最優(yōu)充電方向集合，具體包括：

18、確定充電方向步驟s1031：設(shè)定向移動充電器的充電方向?yàn)檫B續(xù)范圍[0,2π)內(nèi)取任意值，設(shè)定向移動充電器的充電距離和充電扇形角為常數(shù)；

19、構(gòu)建待充電節(jié)點(diǎn)集合步驟s1032：構(gòu)建每個(gè)簇的待充電節(jié)點(diǎn)集合n(xr,d)＝{ui|ui∈u(xr,d)，xr∈x}，u(xr,d)表示充電位置為xr，充電距離不大于d的待充電節(jié)點(diǎn)集合；

20、生成充電方向列表步驟s1033：構(gòu)建列表lθ,a，將待充電節(jié)點(diǎn)集合n(xr,d)里的每個(gè)待充電節(jié)點(diǎn)ui，以圓心為起點(diǎn)，水平向右的方向?yàn)閰⒖挤较颍鏁r(shí)針按角度θi升序排列，加入列表lθ,a中；創(chuàng)建列表其中l(wèi)ψ表示充電方向列表，|n(xr,d)|表示集合n(xr,d)中的元素個(gè)數(shù)；

21、優(yōu)化充電方向集合步驟s1034，具體如下：

22、s10341：構(gòu)建充電方向?yàn)棣譱的所有待充電節(jié)點(diǎn)集合n(xr,d,ψi)，其中xr表示充電位置，ψi表示充電方向，m為控制循環(huán)的變量，令與全向無限方向集合等效的最優(yōu)充電方向集合sdir＝[(xr,ψ1)]，表示充電位置為xr時(shí)充電方向?yàn)棣?，m＝1；

23、s10342：從i＝2到|n(xr,d)|進(jìn)行循環(huán)：判斷n(xr,d,ψi)是否不包含于n(xr,d,ψm)，如果n(x,d,ψi)不包含于n(xr,d,ψm)，則執(zhí)行s10343；否則執(zhí)行s10344；若循環(huán)結(jié)束，進(jìn)入s10345；

24、s10343：獲取n(xr,d,ψi)的最大充電方向角θmax和最小充電方向角θmin，計(jì)算ψ＝(θmax+θmin)/2，更新m＝m+1，更新sdir＝[(xr,ψ1,ψ)]，其中，ψ表示優(yōu)化后的充電方向，令i＝i+1,進(jìn)入s10342；

25、s10344：如果n(x,d,ψi)被包含于n(x,d,ψm)，則不進(jìn)行更新，令i＝i+1,進(jìn)入s10342；

26、s10345：循環(huán)結(jié)束后，判斷：如果n(xr,d,ψ1)包含于n(xr,d,ψi)，則從sdir中移除第一個(gè)元素，最終返回最優(yōu)充電方向集合sdir,sdir＝{(xr,ψp)|r∈{1,2,…,w}表示一個(gè)充電位置xr及與之對應(yīng)的所有充電方向ψp，其中ψ1為列表lψ的第一個(gè)元素。

27、進(jìn)一步的，s104中，所述構(gòu)造非對稱能量消耗鄰接矩陣s和w，具體包括：

28、非對稱距離模型步驟：量化和模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中任意兩點(diǎn)間路徑長度的不對稱性；

29、非對稱單位距離運(yùn)動能耗模型步驟：量化定向移動充電器從一個(gè)位置移動到另一個(gè)位置時(shí)的能量消耗情況；

30、確定非對稱能量消耗鄰接矩陣步驟：計(jì)算定向移動充電器在不同路徑上的能耗和移動時(shí)間，優(yōu)化路徑選擇和調(diào)度。

31、進(jìn)一步的，s104中，所述使用改進(jìn)的求解astp問題的lkh算法得到移動計(jì)劃項(xiàng)的集合具體包括：

32、s1041：設(shè)定向移動充電器調(diào)度時(shí)經(jīng)過的所有位置集合rπ＝[x0,x1,…,xr,x0]，由r+2個(gè)點(diǎn)組成，其中x0表示基站的初始位置，x1,…,xr表示確定的充電位置，先確定一個(gè)初始解，即隨機(jī)生成一個(gè)遍歷所有rπ內(nèi)節(jié)點(diǎn)的路徑并計(jì)算路徑；

33、s1042：反復(fù)應(yīng)用k-pot子回路交換調(diào)整回路，以減少總回路長度，交換k條邊，用k個(gè)新的路徑段替換回路中的k個(gè)路徑段，每次迭代搜索最佳的k-pot子回路交換，以最有效地減少總回路長度，其中k表示在每次迭代中用于替換回路中路徑段的數(shù)量；

34、s1043：通過變量深度搜索動態(tài)調(diào)整k的值，使其能夠探索更大的解空間并逃脫局部最優(yōu)，動態(tài)調(diào)整k-pot子回路交換的類型，進(jìn)行實(shí)例特定的適應(yīng)；

35、s1044：通過多次迭代優(yōu)化，當(dāng)解不再改進(jìn)時(shí)，得到最終的最小能量遍歷順序uresult，基于uresult，結(jié)合定向移動充電器的移動速度v，得出定向移動充電器在每條路徑上的移動時(shí)間長度列從而確定所有移動調(diào)度其中，d(x0,x1)表示充電位置x0到充電位置x0的路徑非對稱距離。

36、進(jìn)一步的，s105中，所述構(gòu)建線性規(guī)劃問題，具體包括：

37、設(shè)置目標(biāo)函數(shù)為mint11×kt，約束條件為c2:t≥0、其中，t＝[t1,t2,…,tk]t表示能量傳輸時(shí)間向量，k表示與充電位置相關(guān)的所有與之對應(yīng)的充電方向數(shù)量；約束條件c1確保所有待充電節(jié)點(diǎn)的最終能量滿足需求；約束條件c2規(guī)定時(shí)間非負(fù)；約束條件c3表示充電過程中由于能量傳輸導(dǎo)致的能量損失方程，表示完成能量傳輸時(shí)間列表為t的總能量損失，表示定向移動充電器為滿足一個(gè)充電計(jì)劃s的總能量損失，eb0表示定向移動充電器的初始能量，ef0表示定向移動充電器完成一次充電調(diào)度后的最終能量，其中k表示所有sdir對的數(shù)量；表示所有節(jié)點(diǎn)接受的總能量，其中ef＝min{eb+er,ec},c是能量傳遞系數(shù)矩陣，c＝[c(r,p)]表示sdir中充電位置xr沿充電方向ψp的能量傳遞系數(shù)，若則否則其中β表示衰減指數(shù)，控制距離對傳遞系數(shù)的衰減速率，α表示一個(gè)距離修正參數(shù)用于影響距離d對傳遞系數(shù)的影響程度，δ表示一個(gè)標(biāo)定系數(shù)用于調(diào)整模型的基礎(chǔ)傳遞水平，d表示充電位置到節(jié)點(diǎn)之間的距離；將每個(gè)充電方向的充電持續(xù)時(shí)間設(shè)為一個(gè)變量，把確定最短的充電持續(xù)時(shí)間列表的問題建模為一個(gè)線性規(guī)劃問題。

38、進(jìn)一步的，s105中，使用cplex求解器計(jì)算出在每個(gè)方向上的充電時(shí)間長度列表具體包括：

39、找到使能量傳輸時(shí)間總和最小的時(shí)間向量構(gòu)建為一個(gè)適合cplex求解的模型，包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件，通過將問題的相關(guān)數(shù)據(jù)輸入到cplex模型中，使用求解功能來求解構(gòu)建好的模型，以獲得定向移動充電器在每個(gè)方向上的充電時(shí)間長度列表

40、本發(fā)明采用如上技術(shù)方案，并具有有益效果：

41、(1)本發(fā)明通過cmfrds算法(create?minimum?functional?representativedirection?set?algorithm，創(chuàng)建最小功能代表性方向集算法)選擇最優(yōu)充電方向集合，確保無線充電車能夠集中能量在最有效的方向上進(jìn)行充電，從而顯著提升充電效率，減少能量損失；

42、(2)本發(fā)明采用kcpg算法(k-means?charging?position?generation，基于k-means的充電組生成算法)對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇處理，確定每個(gè)簇的充電位置集合，再通過改進(jìn)的lkh算法(lin-kernighan?heuristic，林-克尼根啟發(fā)式算法)充分考慮實(shí)際環(huán)境中的非對稱因素(如地形和風(fēng)力等)，找到能耗最低的移動路徑，降低無線充電車的移動能耗；

43、(3)本發(fā)明通過構(gòu)建線性規(guī)劃模型并使用cplex求解器，確定每個(gè)方向上的最優(yōu)充電時(shí)間，進(jìn)而形成完整的調(diào)度列表，確保無線充電車能夠按照最優(yōu)化的方案執(zhí)行充電任務(wù)。