We study the problem of efficiently charging a set of rechargeable nodes using a set of wireless chargers, under safety constraints on the electromagnetic radiation incurred. In particular, we define a new charging model that greatly differs from existing models in that it takes into account real technology restrictions of the chargers and nodes of the network, mainly regarding energy limitations. Our model also introduces non-linear constraints (in the time domain), that radically change the nature of the computational problems we consider. In this charging model, we present and study the Low Radiation Efficient Charging Problem (LREC), in which we wish to optimize the amount of "useful" energy transferred from chargers to nodes (under constraints on the maximum level of imposed radiation). We present several fundamental properties of this problem and provide indications of its hardness. Finally, we propose an iterative local improvement heuristic for LREC, which runs in polynomial time and we evaluate its performance via simulation. Our algorithm decouples the computation of the objective function from the computation of the maximum radiation and also does not depend on the exact formula used for the computation of the electromagnetic radiation in each point of the network, achieving good trade-offs between charging efficiency and radiation control; it also exhibits good energy balance properties. We provide extensive simulation results supporting our claims and theoretical results.


翻译:在电磁辐射的安全限制下,我们研究利用一组无线充电器有效充电一组可充电节点的问题。特别是,我们界定了一种新的充电模式,该模式与现有模式大不相同,因为它考虑到网络充电器和节点的实际技术限制,主要是能源限制。我们的模式还引入了非线性限制(在时间范围内),这从根本上改变了我们所考虑的计算问题的性质。在这个充电模式中,我们介绍并研究低辐射高效充电问题(低辐射高效充电问题),我们希望在这种模式中优化从充电器转移到节点的“有用”能源量(在施加辐射的最大水平的限制下 ) 。我们提出了这一问题的若干基本特性,并表明了其难度。最后,我们建议对低辐射中心进行迭代地性局部性改进(在时间范围内),通过模拟来评估其性能。我们从最高辐射量计算得出的客观功能的算法脱钩,而且也不取决于计算网络每个点电磁辐射辐射辐射量时所使用的精确公式(在所施加的辐射的最大水平限制下),我们还可以提供良好的模拟结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Explanation:Ad Hoc网络。 Publisher:Elsevier。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/journals/adhoc/
专知会员服务
43+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月15日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员