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针对非对称占 空比传感网中最小端到端延迟约束下的广播能效优化问题， 首先构造了一个能够刻画广播时空特征的时空状态图，将目标问题建模成转发行为子集覆盖问题，然后分别提出了一种面向总能耗优化的最小代价转发行为子集覆蓋算法（MC-SCA）和一种面向能量公平性的代价均衡转发行为子集覆盖算法（CB-SCA）。MC-SCA和CB-SCA都是采用迭代的方式选择最优转发行为子集。MC-SCA在每一轮迭代中贪心地选择转发行为代价与新增覆盖节点数量的比值最小的转发行为，而CB-SCA在每一轮迭代中贪心地选择带来更小节点转发能耗负载且更多新增覆盖节点数量的转发行为。仿真结果表明，MC-SCA与典型的随机父节点选择算法（ RPNS-A）相比其广播总能耗平均降低了24. 23% ，而CB-SCA与RPNS-A、MC-SCA以及最小节点负载优先的贪心算法相比其节点最大广播负载值分别平均降低了48. 69%、65.21%和10. 64% ，因此CB-SCA具有更好的广播能量公平性。
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