随着无线充电技术的发展,催生出无线可充电传感器网络,该新型网络采用无线充电技术给传感器补充电量,提升传感器整体寿命而获得广泛关注。然而,无线充电技术较高的能量损耗导致在现实中应用困难。为了减少充电资源消耗,提高充电效用,本文研究了两个无线充电器部署优化问题,其主要内容如下:研究面向充电效用最大化的充电器部署优化。该部分求解的问题是给定充电功率预算,和平面上一组传感器,将无线充电器部署在2D平面上,即确定位置和充电功率,从而使所有传感器的整体充电效用最大。针对上述问题,本文通过将二维区域离散化,把无限解空间转换为有限解空间,然后对问题进行重构,证明该部署问题是单调子模最大化,进而得到近似比为(?)的贪心算法,这里是平面区域离散化的误差阈值。通过相关的仿真实验,验证了自己理论结果,证明了近似算法的有效性,并且其性能与RPRL(随机位置和随机功率)算法提高了300%。研究面向充电功率最小化的充电器部署优化。考虑在候选监测点中以最小的充电功率代价为目标部署充电器,以使得沿着各自周期性行驶路线执行特定监测任务的多个装载可充电传感器的移动小车能够保证获得足够电能持续工作。本文根据小车的充电和消耗构建出数学模型,把问题形式化为整数线性规划问题,通过定义子模函数,将问题转化成单调子模最小化问题,得到近似比(?)的贪心算法,这里是约束条件中系数之和。通过相关仿真实验并提出另一种贪心对比算法,在移动小车个数增加情况下,我们提出算法性能提升30%,并且与最优解差距仅有10%。