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对于问题一，规划移动充电器从数据中心出发遍历29个传感器并回到原点的最优路径，这属于典型的TSP问题。首先将附件一中各个节点的经纬度信息进行处理得到各节点的实际相对距离，根据节点分布的范围确定原点并建立相对位置的直角坐标系，建立混合整数规划模型，设定参数，利用Lingo软件求解，以及利用Matlab，采用模拟退火算法，求取路径最优解；在两种方式下求得两条最优路径，最后比较得到最优的路径。

对于问题二，为求得在系统正常运作的条件下，每个传感器至少的电池容量，定义移动充电器充电的一个周期为给每个传感器充电的时间与在路上行驶的时间之和，并求解，在问题一最优路径的基础下，根据附件二所给传感器的能量消耗速率，给出每个传感器在一个周期内都不能低于最低电量的约束条件以及最小化每个传感器电池容量的目标，建立传感器电量求解的优化模型，将问题转化成为线性规划问题，由Lingo软件求出结果

对于问题三，通过模糊C均值聚类方法计算各个节点到聚类中心的隶属度，通过不断模拟迭代优化聚类中心得到了传感器3、11、16、20为4个类的聚类中心（见程序7），将多移动充电器路线规划问题转化为较易求最优解的单移动充电器的路线规划问题，以数字1~29分别表示传感器1~29，通过Lingo求解得到的4个移动充电器的最优充电路线，由此求得4个移动充电器的总路线长度，通过4个移动充电器的路线规划，采用问题二中建立的传感器电量求解的优化模型求得各传感器电池的最低电量。

总而言之，主要用到TSP问题，规划类问题求解。。。。。如有不对的地方，请多指教。有什么想法可以私信我交流讨论。