一种基于深度强化学习的多天线充电器移动能量补充方法

本发明公开一种基于深度强化学习的多天线充电器移动能量补充方法，属于无线可充电传感器网络领域。考虑到单天线定向移动充电器(DMC)的充电覆盖范围有限以及传感器节点充电响应时效性问题，当前研究工作仅考虑多天线DMC的充电调度，并未考虑多天线DMC通过动态适应与长期优化来提升充电策略的效能。本发明基于深度强化学习算法DDQN来优化多天线DMC的充电调度，通过分析传感器节点请求信息及网络状态，智能选择最佳充电簇同时优化多天线DMC的充电调度策略，实现了DMC对每个簇传感器节点的全方位充电覆盖并及时响应了传感器节点的充电请求。本发明提出的方法可提高网络整体充电效率，降低传感器节点死亡率，实现延长无线可充电传感器网络寿命的目的。