Abstract. In order to provide a mor

Abstract. In order to provide a more flexible wireless rechargeable sensor network, a charger and a self-propelled vehicle are integrated into one vehicle in recent years. The path selection problem of mobile chargers can be formulated as the well-known travelling salesman problem. Therefore, metaheuristic algorithms can be applied to solve the planning problem of mobile chargers. Some researches presented planning methods based on the Simulated Annealing (SA) and Tabu Search (TS) algorithms but the results are not satisfied. In this paper, we not only design a novel encoding approach but also the fitness function for proposing an efficient planning algorithm based on the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. Simulation results show that the proposed ACO-based algorithm achieves a shorter planning path for a longer network lifetime compared with that generated by the SA and TS algorithms.Keywords: Wireless Rechargeable Sensor Network, Wireless Sensor Network, Power Consumption, Network Planning.

結果 (繁體中文) 1:

抽象。為了提供更靈活的無線可再充電的無線傳感器網絡，一個充電器和一個自走車被集成為一個車輛在最近幾年。手機充電器的路徑選擇問題可以表述為知名旅行商問題。因此，元啟發式算法可以被應用於解決移動充電器的規劃問題。一些研究提出了一種基於模擬退火（SA）和禁忌搜索（TS）算法的規劃方法，但結果都不滿意。在本文中，我們不僅設計出一種新的編碼方法，但也提出了基於蟻群優化（ACO）算法的高效規劃算法的適應度函數。
關鍵詞：無線充電傳感器網絡，無線傳感器網絡，功耗，網絡規劃。

結果 (繁體中文) 2:

抽象。為了提供更靈活的無線充電感應器網路，近年來將充電器和自走式車輛集成到一輛車中。移動充電器的直接選取問題可以作為眾所周知的旅行推銷員問題來表述。因此，可以應用元啟發式演算法來解決移動充電器的規劃問題。一些研究提出了基於類比退火（SA）和Tabu搜索（TS）演算法的規劃方法，但結果並不滿意。本文不僅設計了一種新的編碼方法，而且提出了基於蟻群優化（ACO）演算法的高效規劃演算法的擬合函數。模擬結果表明，與SA演算法和TS演算法生成演算法相比，所採用的基於ACO的演算法在較長的網路壽命上實現了更短的規劃路徑。
關鍵字：無線可充電感應器網路、無線感應器網路、功耗、網路規劃。

結果 (繁體中文) 3:

抽象的。為了提供更靈活的無線可充電感測器網路，近年來將充電器和自行式車輛集成在一輛車上。移動充電器的路徑選擇問題可以歸結為著名的旅行商問題。囙此，元啟發式演算法可用於解决移動充電器的規劃問題。一些研究提出了基於模擬退火（SA）和禁忌蒐索（TS）算灋的規劃方法，但結果並不令人滿意。本文設計了一種新的編碼方法和適應度函數，提出了一種基於蟻群優化（ACO）算灋的高效規劃算灋。模擬結果表明，與SA和TS算灋相比，基於蟻群演算法的規劃路徑更短，網絡壽命更長。
關鍵字：無線可充電感測器網路，無線感測器網路，功耗，網路規劃。