近期，j9九游會官網青年教師洪弋、羅傳文在計算機科學領域TOP期刊《IEEE Internet of Things Journal》（該期刊簡稱“IoTJ”，中科院期刊分區表大類一區，2023年影響因子為10.6）發表學術論文，北京林業大學為第一完成單位。

無線可充電傳感器網絡（Wireless Rechargeable Sensor Networks，WRSNs）以其高效及時和可控可測的充電方式，有效地解決了傳統傳感器網絡中的能量受限問題，其被廣泛應用于林區、山區、濕地、荒漠等生態監測應用中（如圖1所示）。這類應用場景的地理特殊性和監控需求的多樣性、傳感器感知能耗預測的復雜性等，都對充電效能的提高帶來極大挑戰，因此充電規劃問題成為WRSNs研究領域的核心問題之一，其主要研究如何對充電節點的充電模式、充電順序、充電量分配等進行規劃以達到充電代價最小、充電效用最高的目標。

（圖1：本文針對的應用場景及充電規劃示例）

圍繞上述挑戰和問題，物聯網和智能優化課題組針對按需充電的應用場景，考慮多充電小車協作的模式，從空間維度的充電范圍和時間維度的充電時間成本兩個優化方向進行充電規劃問題的研究。在網絡模型中充分考慮傳感器電池損耗模式、充電小車的移動距離和環境動態變化等影響充電的因素，將其模型化為the analytical hierarchy process (AHP)過程，該量化過程能有效地將待充電傳感器不同的充電需求急迫性反映到節點的權值中。基于傳感器的能耗模型和充電小車的充電模型，提出了優先最小化充電代價的算法（Min-Charging-Cost-Prior Algorithm）和優先最大化充電權和的算法（Max-Charging-Weight-Prior Algorithm）。前者基于最小-最大圈覆蓋理論，利用動態規劃算法進行充電小車的充電范圍劃和充電量的分配；后者基于分簇理論，利用K-Means算法進行充電小車的多路徑規劃。理論證明了Min-Charging-Cost-Prior Algorithm在充電小車的載電量不受限的情況下可求得問題的最優解。

該工作以題為“Spatio-Temporal Optimization for Charging Scheduling in Wireless Rechargeable Sensor Networks”的論文發表，論文提出了時空雙維度的充電優化問題并設計了協作優化調度的調度算法，研究結果為基于WRSNs進行信息感知和實時監測的各類應用平臺構建提供理論指導，研究工作得到了國家自然科學基金青年項目(62002022,62202054)的資助。

論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10177899。

                        撰稿人：洪弋、徐智穎

                        審稿人：許福