无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中生命周期往往受制于电池供电能量有限。针对如何提高网络的生命周期,研究者提出了各种网络协议,或者进一步提出从环境中汲取太阳能,风能等,来延长网络的生存时间。但是这些方法普遍受制于环境因素而无法推广。射频能量捕获传感网(RF Energy Harvesting Wireless Sensor Network,RFEH-WSN)由专用射频能量源设备(Energy Transmitter,ET)和具有射频能量捕获功能的传感器节点(Energy Harvesting Recevier,EHR)组成。该网络解决了传感器网络中电池不易更换与节点能量容易耗尽的问题,使得RFEH-WSN应用前景更加广阔。在这类应用中一个值得研究的问题是如何布置ET的充电位置,降低ET能耗且提高覆盖率。已有的工作主要考虑ET布置中单目标优化问题,如最小充电时间、最小功耗、最大覆盖率等。本文研究了ET停留位置最优布置策略,首先对问题进行了建模,以时间最小的单目标优化模型,提出粒子群算法与线性规划相结合的方法求解出最小充电时间,获得最优充电位置;以时间最小和覆盖率最大为目标建立多目标优化模型,并提出利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解多目标函数(Multiple Object Program,MOP)的低复杂度近似算法,获得了最优Pareto解集。仿真结果表明,多目标优化解决了时间与覆盖率的冲突,可以选择多个不同的最优解以满足不同场景的充电需求,该算法有效提高了充电效用。