李昱霖 王楚涵 田 彪 卜庆河

（西安科技大学电控学院，陕西 西安 710600）

1 模型建立和求解

为了简便表达和求解，将数据中心和各个传感器分别看成各个地点，数据中心编号为0，从1开始将传感器编号直到29。

1.1 蚁群算法模型

模型的建立大致分为三个步骤：

1.1.1 蚂蚁群算法：模型中的蚂蚁代表移动充电器，蚂蚁周游代表移动充电器的规划路线，转移概率计算公式如下:

其中α为信息素的相对重要程度，β为启发式因子的相对重要程度，Jk(i)为蚂蚁k下一步允许选择的地点集合。

1.1.2 启发式因子计算公式：

其中Q为正常数，Lk为蚂蚁k在本次周游中所走路径的长度。将蚂蚁个数m设置为30，迭代次数为500，其余参数合理给出，经过多次迭代，找到最优的那个解：最优最短路径长度:11.506384 (km)；具体路径为：13→16→27→15→14→11→6→7→9→1→2→0→17→20→19→18→25→26→29→21→23→24→28→22→4→3→5→10→8→12。

1.2 模拟退火法求解最短充电总路线

1.2.1 定义解：以0作为分割点，将分配工作的全部方案（随机序列）进行划分。

1.2.2 生成解：一共有4个移动充电器，那么生成的解实际上为：3个0和1至29组成的一个随机排序。

1.2.3 产生新解：通过每个划分内进行交换，倒置等方式产生新解。

表1 充电路线最短路线的具体路径

此时，最短路径为:12.961120 km。

1.2.4 选取解:（1）若新解比旧解更优，择接受新解；（2）若新解比旧解差，则按照一定的概率接受旧解，“温度”越低接受概率越低，旧解和新解相差越大，接受概率越低。显然在考虑总的能量消耗更少时，找到的新解比其他生成的解更优，则接受这个最短路径：12.961120 km。

1.3 目标规划模型求解传感器电池的容量

由上小节得到的4个移动充电器的具体充电路径划分为4部分，逐一根据每条路径的情况对各个传感器的最小电池容量求解。……