迈向无线体域网的快速鲁棒优化设计

无线体域网是无线传感器网络，其应用最近在重要的医疗保健领域（如患者健康状况的远程监控）中出现并普及。与此类网络部署相关的一个主要问题是能耗：通常传感器电池不易更换和充电，因此通过网络和路由的合理设计来控制能源使用至关重要。另一个问题是流量不确定性：体传感器可能以可变速率产生数据，而该速率事先并不确切已知，例如因为数据生成是事件驱动的。忽略流量不确定性可能导致错误的设计和路由决策，从而损害网络功能并对患者健康产生非常不利的影响。为了解决这些问题，本文提出了第一个鲁棒优化模型，用于在流量不确定性下联合优化体域网的拓扑和路由。由于该问题即使对于最先进的优化求解器也可能具有挑战性，我们提出了一种原创的优化算法，该算法利用合适的线性松弛来指导变量的随机固定，并由精确的大变量邻域搜索支持。在真实实例上的实验表明，我们的算法优于最先进的求解器，能够快速产生具有更优最优性间隙的解。