[論文レビュー] Deadline-Driven Multi-node Mobile Charging

Xunpeng Rao, Panlong Yang+6 more|arXiv (Cornell University)|Oct 29, 2018

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 24被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、時間的期限を考慮したマルチノードモバイル充電スキームを提案し、充電ツアーと充電スポットを最適化することで、有効な充電効用を最大化するとともに移動時間を最小化する。サブモジュラー最適化のための1/2-近似グリーディアルゴリズムとグリッドベースのスキップ・サブスティチュート操作を導入し、シミュレーションおよび実地実験でEDFよりも37.5%および37.9%高い性能を達成した。

ABSTRACT

Due to the merit without requiring charging cable, wireless power transfer technologies have drawn rising attention as a new method to replenish energy to Wireless Rechargeable Sensor Networks (WRSNs). In this paper, we study mobile charger scheduling problem for multi-node recharging with deadline-series. Our target is to maximize the overall effective charging utility, and minimize the traveling time as well. Instead of charging only once over a scheduling cycle, we incorporate the multiple charging strategy for multi-node charging with deadline constraint, where charging spots and tour are jointly optimized. Specifically, we formulate the effective charging utility maximization problem as to maximize a monotone submodular function subject to a partition matroid constraint, and propose a simple but effective 1/2 -approximation greedy algorithm. After that, we present the grid-based skip-substitute operation further to save the traveling time, which can increase the charging utility. Finally, we conduct the evaluation for the performance of our scheduling scheme. Comparing to the Early Deadline First scheme, the simulation and field experiment results show that our algorithm outperform EDF by 37.5% and 37.9%, respectively.

研究の動機と目的

• 時間的期限が厳しい条件下で、複数のセンサーノードを効率的に再充電する課題に対処すること。
• モバイル充電器の移動時間を最小限に抑えながら、全体の有効な充電効用を最大化すること。
• スケジューリング期間内に複数回の再充電サイクルをサポートするスケジューリング戦略を開発し、エネルギー補給効率を向上させること。
• 時間的期限およびエネルギー制約の下で、充電スポットとツアー経路を共同最適化すること。
• 既存のヒューリスティック手法（例：早期期限優先（EDF））を上回る実用的でスケーラブルなアルゴリズムを設計すること。

提案手法

• 有効な充電効用最大化問題を、部分マトロイド制約の下での単調なサブモジュラー関数の最大化問題として定式化する。
• 理論的性能保証を備えた1/2-近似グリーディアルゴリズムを提案し、最適化問題を解く。
• 移動時間を効果的に削減するため、グリッドベースのスキップ・サブスティチュート操作を導入し、充電ツアー内の中間ノードを知的にスキップまたは置き換える。
• 複数回の再充電訪問を許容するハイブリッド戦略を採用し、リソースの利用効率を向上させる。
• 動的で時間的期限が厳しい環境において、効用の増加と移動コストのバランスを取るためにサブモジュラー関数最適化を適用する。
• ノードの期限を尊重し、高効用ノードを優先して処理するツアー構築メカニズムを採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチノードWRSNにおいて、時間的期限を考慮した条件下で、モバイル充電スケジューリングをどのように最適化すれば、有効な充電効用を最大化できるか？
• RQ2 マルチノードモバイル充電システムにおいて、充電効用と移動時間の最適なトレードオフは何か？
• RQ3 1/2-近似保証を持つグリーディアルゴリズムは、WRSNにおける実世界のモバイル充電スケジューリングに効果的に適用可能か？
• RQ4 1サイクルあたり複数回の再充電が可能になることで、単一再充電戦略と比較してシステム性能はどのように向上するか？
• RQ5 グリッドベースのスキップ・サブスティチュート操作は、移動時間をどれほど短縮でき、充電効用をどれほど向上させられるか？

主な発見

• シミュレーション実験では、提案アルゴリズムが早期期限優先（EDF）スキーム比で37.5%高い充電効用を達成した。
• 実地実験ではEDF比で37.9%の性能向上が確認され、本手法の実世界での有効性が裏付けられた。
• 1/2-近似グリーディアルゴリズムは、サブモジュラー最適化問題に対して強固な理論的性能境界を保証する。
• グリッドベースのスキップ・サブスティチュート操作は、移動時間を顕著に短縮し、全体の充電効率を直接的に向上させた。
• 充電スポットとツアー経路の共同最適化により、効用および時間効率の両面で顕著な改善が得られた。
• スケジューリング期間内に複数回の再充電サイクルを実施することで、システムスループットおよびエネルギー供給量が顕著に向上した。