无线可充电传感器网络中充电无人机联合调度与轨迹优化
系统与控制
2023-10-03 v1 系统与控制
摘要
带充电无人机(CUAV)的无线可充电传感器网络在可充电传感器节点(SNs)的供电方面具有广阔应用前景。然而,如何调度 CUAV 并设计轨迹以提升整个系统的充电效率仍是一个关键问题。本文构建了联合 CUAV 调度与轨迹优化问题(JSTOP),以在为多少 SNs 充电时同时最小化 CUAV 悬停点数量、重复覆盖的 SNs 数量以及 CUAV 的飞行距离。鉴于 JSTOP 的复杂性,将其分解为两个优化子问题:CUAV 调度优化问题(CSOP)与 CUAV 轨迹优化问题(CTOP)。CSOP 是由连续与离散解空间构成的混合优化问题,且 CSOP 中解维度不固定,因其随 CUAV 悬停点数量变化。此外,CTOP 是完全离散优化问题。为此,我们分别提出带柔性维度机制、K-means 算子与惩罚-补偿机制的粒子群优化(PSOFKP)和带离散化因子、2-opt 算子与路径交叉缩减机制的粒子群优化(PSOD2P)来求解转化后的 CSOP 与 CTOP。仿真结果评估了 PSOFKP 与 PSOD2P 在不同网络规模与设置下的优势,并验证了所提算法的稳定性。
引用
@article{arxiv.2310.00396,
title = {Joint Scheduling and Trajectory Optimization of Charging UAV in Wireless Rechargeable Sensor Networks},
author = {Yanheng Liu and Hongyang Pan and Geng Sun and Aimin Wang and Jiahui Li and Shuang Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.00396},
year = {2023}
}