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針對非對稱占 空比傳感網(wǎng)中最小端到端延遲約束下的廣播能效優(yōu)化問題， 首先構造了一個能夠刻畫廣播時空特征的時空狀態(tài)圖，將目標問題建模成轉發(fā)行為子集覆蓋問題，然后分別提出了一種面向總能耗優(yōu)化的最小代價轉發(fā)行為子集覆蓋算法（MC-SCA）和一種面向能量公平性的代價均衡轉發(fā)行為子集覆蓋算法（CB-SCA）。MC-SCA和CB-SCA都是采用迭代的方式選擇最優(yōu)轉發(fā)行為子集。MC-SCA在每一輪迭代中貪心地選擇轉發(fā)行為代價與新增覆蓋節(jié)點數(shù)量的比值最小的轉發(fā)行為，而CB-SCA在每一輪迭代中貪心地選擇帶來更小節(jié)點轉發(fā)能耗負載且更多新增覆蓋節(jié)點數(shù)量的轉發(fā)行為。仿真結果表明，MC-SCA與典型的隨機父節(jié)點選擇算法（ RPNS-A）相比其廣播總能耗平均降低了24. 23% ，而CB-SCA與RPNS-A、MC-SCA以及最小節(jié)點負載優(yōu)先的貪心算法相比其節(jié)點最大廣播負載值分別平均降低了48. 69%、65.21%和10. 64% ，因此CB-SCA具有更好的廣播能量公平性。
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