作者：李天旭,肖硕 单位：航天科技集团公司九院七七一所 出版：《微电子学与计算机》2018年第10期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWXYJ2018100240 DOC编号：DOCWXYJ2018100249 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 通过在传感器网络中一些节点附近部署静态辅助充电器(ACs)的方法，能提升网络中从source节点流向sink节点的最大流量.为此，构建了该问题的混合整数线性规划模型(MILP)，并证明该问题为NP-hard问题，提出首先使用BottleNeck算法为遗传算法生成初始种群，该算法以路径为单位，采用能量最低的节点优先的原则部署ACs，然后使用改进的自适应的遗传算法(IAGA)模拟自然进化过程，搜索部署ACs的最优位置，使到达sink节点的流量达到最大.仿真实验结果表明，与其他的几种布属ACs的方法相比，IAGA可以有效提高到达sink节点的最大流量。

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