基于分解多目标烟花算法的WRSN
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TN925+.3

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国家自然科学基金(61502142, 61501161)、国家国际科技合作专项(2015DFI12950)资助


MultiMCs charging planning method based on MOFWA/D in wireless rechargeable sensor network
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    摘要:

    针对无线可充电传感器网络(WRSN)中多MC充电规划策略的能量利用率低以及多MC承担任务不均衡问题, 首次联合考虑最大化多MC的能量利用率以及均衡多MC所承担任务, 将WRSN中多MC充电规划问题建模为多目标优化问题, 并提出基于分解的多目标烟花算法(MOFWA/D)对问题进行求解。 结果表明, MOFWA/D算法得到的多MC充电能量与消耗总能量的比值最高达到了3349%, 优于MOFWA、MOEA/D和Schedule算法, 并且算法得到的多MC承担任务的均衡性指标上分别低于MOFWA算法1139%、MOEA/D算法4367%和Schedule算法7929%。

    Abstract:

    In view of the problem of low energy utilization and unbalanced task taken by multiMCs in wireless rechargeable sensor network(WRSN), this paper jointly considers maximizing the energy utilization and balancing the tasks of multiMCs for the first time, and builds the multiMCs charging planning problem into multiobjective optimization problem, a multiobjective fireworks algorithm based on decomposition (MOFWA/D) is proposed to solve the problem. The experimental results show that the ratio of charging energy to the total energy consumption of the multiMCs based on the MOFWA/D algorithm is up to 3349%, which is better than MOFWA, MOEA/D and Schedule algorithm, and the balance index of the multiMCs obtained by the proposed algorithm is lower than 1139% of MOFWA algorithm, 4367% of MOEA/D algorithm and 7929% of schedule algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

赵苏磊,张建军,魏振春,吕增威,石雷,潘杰.基于分解多目标烟花算法的WRSN[J].电子测量与仪器学报,2019,33(1):23-30

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