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基于Petri网的无人机可充电传感器网络优化

         
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为解决地面移动充电车难避障、易受干扰,以及数据收集受充电时间影响大的问题,提出包含一架数据收集无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)和多架充电无人机的网络架构。首次提出广义同步连续自控Petri网系统(generalized synchronizing continuous cyber Petri net system,GSCCPNS),用于建立无人机的能量传输和运动控制模型,从可视化和数学两方面刻画网络的决策控制、能量流动和飞行轨迹。首先,利用等边三角形簇头覆盖法确定网络锚节点数量和节点总体能耗。然后,为了使无人机充电收益最大化,在传统模拟退火算法的基础上,引入局部搜索和交叉算子,并结合Petri网提出Petri模拟退火(Petri simulated annealing,Petri-SA)算法。大规模仿真表明,死节点比例降低11%~26%,飞行能耗降低7%~17%。

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