【摘 要】
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通过在传感器网络中一些节点附近部署静态辅助充电器（ACs）的方法,能提升网络中从source节点流向sink节点的最大流量.为此,构建了该问题的混合整数线性规划模型（MILP）,并证明该问
【基金项目】
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江苏省自然基金项目（BK20150193）
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通过在传感器网络中一些节点附近部署静态辅助充电器（ACs）的方法,能提升网络中从source节点流向sink节点的最大流量.为此,构建了该问题的混合整数线性规划模型（MILP）,并证明该问题为NP-hard问题,提出首先使用BottleNeck算法为遗传算法生成初始种群,该算法以路径为单位,采用能量最低的节点优先的原则部署ACs,然后使用改进的自适应的遗传算法（IAGA）模拟自然进化过程,搜索部署ACs的最优位置,使到达sink节点的流量达到最大.仿真实验结果表明,与其他的几种布属ACs的方法相比,IAG
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