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    物聯(lián)網(wǎng)充電調(diào)度算法研究

    2023-07-14 18:10:27張俊琪樊軼鋮劉彥松等
    計(jì)算機(jī)應(yīng)用文摘 2023年12期
    關(guān)鍵詞:無線充電物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)

    張俊琪 樊軼鋮 劉彥松等

    摘要:近年來,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展.物聯(lián)網(wǎng)被廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、三維建模、智慧城市、目標(biāo)跟蹤、數(shù)據(jù)收集等場(chǎng)景中。在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景中,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的電量一直是人們關(guān)注的焦點(diǎn)。通常情況下.物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的電量若得不到及時(shí)補(bǔ)充.將很快失去工作能力。比如,在檢測(cè)火災(zāi)的森林場(chǎng)景中.如果物聯(lián)網(wǎng)失去工作能力,后果將不堪設(shè)想。在傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中,通常為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備安裝太陽能充電電池來保證物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備持續(xù)工作,但是此方法受天氣和時(shí)間的影響,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備往往不能獲得足夠的陽光,從而導(dǎo)致電量補(bǔ)充不足的問題。因此,采用移動(dòng)迅速的無線充電小車為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備補(bǔ)充電量是一種理想的方式。文章闡述了在單基站場(chǎng)景中部署最小數(shù)量的無線充電小車并提出它們充電路徑的問題。同時(shí),在考慮了無線充電范圍(即鄰域)的情況下,提出了算法approAlgOncSinkNci。實(shí)驗(yàn)表明,對(duì)比不考慮鄰域的算法approAlgOncSinkNoNci,該算法所得到的充電小車數(shù)量大大減少。

    關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);環(huán)境監(jiān)測(cè);無線充電;充電調(diào)度

    中圖法分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    1 引言

    物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT)是指將各種設(shè)備、服務(wù)、應(yīng)用通過網(wǎng)絡(luò)連接和交互。它實(shí)現(xiàn)了各種設(shè)備(如手機(jī)、車輛、傳感器等)之間無縫互聯(lián),使不同類型的設(shè)備能夠相互通信,彼此傳遞數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)讓更多的傳感器設(shè)備、系統(tǒng)和應(yīng)用通過互聯(lián)網(wǎng)連接在一起,從而實(shí)現(xiàn)智能家居、智能交通系統(tǒng)等,進(jìn)而提高生活和工作的效率,為人們提供更加個(gè)性化的服務(wù)。如今,物聯(lián)網(wǎng)被應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、三維建模、智慧城市、目標(biāo)跟蹤、數(shù)據(jù)收集等場(chǎng)景中,因此如何持續(xù)保證物聯(lián)網(wǎng)的正常工作是一個(gè)至關(guān)重要的問題。

    針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中的無線充電問題(如應(yīng)用在一個(gè)具體監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)),為了使物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)隨時(shí)保持足夠的電量正常工作,需要采取高效的方式為物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行充電?;诖耍梢钥紤]部署多個(gè)輕量的無線充電小車為物聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備進(jìn)行充電,每一個(gè)無線充電小車都可以停在離物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備較近的某個(gè)位置進(jìn)行無線充電,從而保證物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)持續(xù)工作。

    為了確保充電的高效性,規(guī)定每一個(gè)充電小車在充電途中所消耗的總時(shí)間不超過給定的最大充電時(shí)間,其中總時(shí)間包括充電小車的移動(dòng)時(shí)間和充電時(shí)間。否則,不能保證所有的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都能得到及時(shí)充電。

    本文研究了一個(gè)新穎的有鄰域情況下單基站充電車最小數(shù)量部署問題,即確定最小數(shù)量的無線充電小車為物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)充電,其中充電小車在距離物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備一定范圍就可以進(jìn)行無線充電,同時(shí)確定每一個(gè)充電小車的充電路徑,并保證每個(gè)充電小車所消耗的總時(shí)間不超過最大充電時(shí)間,每一個(gè)充電小車均從基站出發(fā),最后再回到基站,而且每一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都必須被其中一個(gè)無線充電小車所充電。為了解決此問題,本文首先提出網(wǎng)絡(luò)模型和無線充電模型;其次定義有鄰域情況下單基站充電車最小數(shù)量部署問題;再次提出算法;最后通過在多個(gè)模擬數(shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并且與已有的算法進(jìn)行比較,以評(píng)估本文算法的性能。

    2 技術(shù)背景

    物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)充電技術(shù)是隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的發(fā)展而興起的一種技術(shù),主要目的是應(yīng)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中能量管理的挑戰(zhàn)。由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備節(jié)點(diǎn)具有體積小和易碎性等特點(diǎn),因此限制了物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中能量消耗的有效性及其網(wǎng)絡(luò)壽命。因此,如何實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的能量管理并延長物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的壽命成為提升物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)有效性的一項(xiàng)至關(guān)重要的任務(wù)。

    相關(guān)研究建議通過讓物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備從周圍環(huán)境中收集能量來延長節(jié)點(diǎn)壽命,如太陽能、風(fēng)能等[1~2] 。

    然而,由于周圍環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的能量收集率低且不穩(wěn)定。例如,相關(guān)研究表明,太陽能收集系統(tǒng)在晴天、陰天和雨天的能量產(chǎn)生率可能相差多達(dá)3 個(gè)數(shù)量級(jí)[3] 。這種不可推斷性和間斷性對(duì)有效利用收集的能量進(jìn)行各種監(jiān)測(cè)任務(wù)提出了挑戰(zhàn)。

    有研究人員提出了一種創(chuàng)新性的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備電量補(bǔ)充方法[4~5] ,即將配備具有無線充電功能的小車移動(dòng)到電量即將耗盡的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備附近,并通過無線能量傳輸為其充電[6] 。相較于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備從周圍采集能量的方式,該方法的充電效率高且穩(wěn)定。

    部分文獻(xiàn)研究了最小數(shù)量充電車部署問題,但是這些研究沒有考慮鄰域條件[7] 。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,無線充電小車往往不需要貼近物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備就能進(jìn)行充電。因此,本文考慮在有鄰域條件下部署最小數(shù)量的充電車為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行充電。

    3 模型及問題定義

    在網(wǎng)絡(luò)模型中,本文給出了網(wǎng)絡(luò)中設(shè)備和基站的分布情況。在無線充電模型中,本文描述了無線充電小車如何對(duì)每一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行充電,從而保證物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正常工作。在問題定義中,本文用數(shù)學(xué)語言定義了有鄰域情況下單基站充電車最小數(shù)量部署問題。

    3.1 網(wǎng)絡(luò)模型

    考慮部署在一個(gè)具體真實(shí)環(huán)境中的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò),即在一個(gè)區(qū)域中的重要興趣點(diǎn)部署物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,從而監(jiān)測(cè)該興趣點(diǎn)周圍的環(huán)境數(shù)據(jù)。例如,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可用于監(jiān)測(cè)環(huán)境中的輻射劑量,或者監(jiān)測(cè)環(huán)境的溫度和濕度。假設(shè)在指定監(jiān)測(cè)區(qū)域中有一個(gè)基站s,所有充電小車均從此基站出發(fā)。同時(shí),部署m 個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備v1,v2,…,vm ,其中m∈N?。設(shè)V 為m 個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所構(gòu)成的集合,即V ={v1,v2,…,vm }。設(shè)備vi 的坐標(biāo)為(xi ,yi ),其中1≤i≤m。任意2 個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備節(jié)點(diǎn)vi 和vj 之間存在1 條邊(vi ,vj ),其中1≤i≤m,1≤j≤m 且i≠j,設(shè)E 表為所有的邊所構(gòu)成的集合。因此,此物聯(lián)網(wǎng)可表示為G =(V∪{s},E)。

    3.2 無線充電模型

    假設(shè)共部署K 個(gè)移動(dòng)充電小車為m 個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備充電,其中K 的值是未知的且滿足K∈N?。將集合V 劃分成K 個(gè)不相交的子集V1,V2,…,VK ,其中充電小車k 為子集Vk 中的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備充電,則1≤k≤K。令Vk ={v1,v2,…,vnk },其中nk = |Vk |。用ei 表示集合V 中設(shè)備vi 充滿電所需的電量。假設(shè)每一個(gè)充電小車的充電速率均為p,充電效率為α,且充電小車擁有足夠電量,其中0<α<1。對(duì)于設(shè)備vi ,共需花費(fèi)時(shí)間t(vi )= eiαp即可充滿電量。最后,令λ 表示充電小車的移動(dòng)速度。

    假設(shè)充電小車距離任意一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不超過無線充電半徑R 即可進(jìn)行無線充電。令D(vi )表示充電小車可以為設(shè)備vi 充電的所有位置集合,則D(vi )= {(x,y) |(x-xi )2 +(y-yi )2 ≤R2},其中(xi ,yi )是設(shè)備vi 的坐標(biāo)。設(shè)充電小車k 以v1,v2,…,vnk的順序?yàn)榧希郑?中的設(shè)備充電,其中1≤k≤K。充電小車k 進(jìn)行充電的移動(dòng)路徑Tk 定義如下。充電小車k 從基站s 出發(fā),在集合D(v1 )中的位置l1 為設(shè)備v1 充電,接著充電小車前往集合D(v2)中的位置l2 為設(shè)備v2 充電,以此類推,直到在集合D(vnk )中的位置lnk為最后一個(gè)設(shè)備vnk充滿電,充電小車此時(shí)返回基站s 完成一個(gè)充電周期。充電小車k 的充電路徑是一個(gè)閉合回路Tk =s→l1→l2→…→lnk→s,其中li 是充電小車在集合D(vi )對(duì)設(shè)備vi 進(jìn)行無線充電的??奎c(diǎn),并且1≤k≤K,vnk是集合Vk 中設(shè)備的個(gè)數(shù)。

    5 實(shí)驗(yàn)

    本節(jié)針對(duì)有鄰域情況下單基站充電車最小數(shù)量部署問題所提出的算法approAlgOneSinkNei 進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并且本文算法approAlgOneSinkNei 和不考慮鄰域的算法approAlgOneSinkNoNei 進(jìn)行了對(duì)比分析,以評(píng)估算法性能。

    由于本文研究的問題是在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中部署最小數(shù)量滿足充電時(shí)間不超過最大充電時(shí)間的充電小車為物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)充電,因此需要部署充電小車的數(shù)量是評(píng)估本文算法的重要指標(biāo)。

    本文采用的模擬實(shí)驗(yàn)使用Python 語言,并且在1臺(tái)配置為Inter(R) Core(TM) i7 CPU (2.6 GHz)和32GB RAM 的服務(wù)器上運(yùn)行。所有數(shù)據(jù)都是在相同網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的500 中不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中運(yùn)行每個(gè)算法所得到結(jié)果的平均值。

    為了評(píng)估有鄰域情況下單基站充電車最小數(shù)量部署問題所提出的算法approAlgOneSinkNei,考慮另一個(gè)針對(duì)無鄰域情況下單基站充電車最小數(shù)量部署問題提出的算法approAlgOneSinkNoNei。本文相關(guān)數(shù)據(jù)參考文獻(xiàn)[9] 。

    從圖1 可以看出,在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量相同的條件下,算法approAlgOneSinkNei 得到的充電小車數(shù)量大大小于算法approAlgOneSinkNoNei 得到的充電小車數(shù)量。由于考慮了充電鄰域,因此充電小車并不需要前往每一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的位置即可進(jìn)行充電,甚至可以在同一位置為多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行充電。這可以大大減少每一個(gè)充電小車充電路徑的長度,從而在每一個(gè)最大充電時(shí)間內(nèi)可以為更多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行充電,因此可以減少充電小車的部署數(shù)量。

    另外,隨著物聯(lián)網(wǎng)中物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增多,2 種算法得到的需部署的充電小車的數(shù)量也在增加,這是因?yàn)樾枰渴鸶鄶?shù)量的充電小車才能維持更大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的正常工作。

    6 結(jié)束語

    部署移動(dòng)充電小車為物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備進(jìn)行無線充電已經(jīng)是一種通用方法,優(yōu)秀的充電調(diào)度算法不斷產(chǎn)生,能夠更加高效地為更多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行合理充電,降低充電成本。

    (1)本文研究的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)部署在2D 平面上,可進(jìn)一步研究在3D 空間物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中的充電車最小數(shù)量部署問題。

    (2)在本文研究的基礎(chǔ)上,可以考慮充電小車自身電量有限的情況。在這種情況下,需要更加嚴(yán)格規(guī)劃小車的路徑,使小車在能量耗盡前返回基站補(bǔ)充電量。

    ( 3)本文僅僅考慮了一個(gè)基站的情況,在具體的應(yīng)用場(chǎng)景中,出發(fā)點(diǎn)可能不唯一,因此可進(jìn)一步考慮多基站條件下的物聯(lián)網(wǎng)無線充電調(diào)度問題。

    (4)本文所探究的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)位置中的電量都是已知的,可進(jìn)一步研究節(jié)點(diǎn)信息是未知的情況。

    參考文獻(xiàn):

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    作者簡介:張俊琪(1995—),碩士,助理工程師,研究方向:軟件開發(fā)與算法設(shè)計(jì)。

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