【摘 要】
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主要利用模拟退火算法解决针对无线传感器网络的充电器路径规划问题,并求得网络中每个传感器对应的最小电池容量.该实际问题可抽象为经典旅行商问题(TSP)以及多旅行商问题(MTSP).针对中小规模的TSP问题,以总路程最小为优化目标,利用模拟退火算法搜索全局最优解;针对MTSP问题,以多条路径中最长的路程和每条支路平均路程的加权之和为优化目标,利用模拟退火算法进行求解.本文将最小电池容量模型简化为线性函数进行求解,并按照实际情况设计部分参数数值和部分参数取值范围,得到每个传感器最小电池容量的具体数值.
【机 构】
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南开大学电子信息与光学工程学院,南开大学计算机学院,南开大学人工智能学院
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主要利用模拟退火算法解决针对无线传感器网络的充电器路径规划问题,并求得网络中每个传感器对应的最小电池容量.该实际问题可抽象为经典旅行商问题(TSP)以及多旅行商问题(MTSP).针对中小规模的TSP问题,以总路程最小为优化目标,利用模拟退火算法搜索全局最优解;针对MTSP问题,以多条路径中最长的路程和每条支路平均路程的加权之和为优化目标,利用模拟退火算法进行求解.本文将最小电池容量模型简化为线性函数进行求解,并按照实际情况设计部分参数数值和部分参数取值范围,得到每个传感器最小电池容量的具体数值.
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