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基于注意力机制和策略梯度的多MC充电调度

         

摘要

大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中单个MC显然不能应对繁重的充电任务。针对多MC充电调度中MCs能量利用率低下且充电负载不均衡的缺陷,提出一种基于注意力机制和策略梯度的多MC按需充电调度方法(APCS)。首先进行传感器节点到MC的分配,并将分配过程抽象为多旅行商问题(MTSP),结合注意力机制建立优化模型并采用强化学习中的策略梯度算法对其进行训练,从而为分配问题生成近似最优解。以此将多MC协同充电调度转化为多个单MC的充电调度问题,然后通过OR-tools对充电序列规划进行求解。仿真实验结果表明APCS在提高MCs能量利用率的同时均衡各个MC的充电负载,显著提高了充电效率和网络生存时间,对比其他几种充电策略具有明显优势。

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