Consideramos el problema del enrutamiento egoísta de todos a uno en la ausencia de un esquema de pago en las redes de sensores inalámbricos, donde un modelo natural de costo es la potencia requerida para reenviar, refiriéndonos al juego resultante como un Reenvío de Costo Mínimo Local (LMCF). Nuestro objetivo es caracterizar los equilibrios y sus costos globales en términos de estiramiento y diámetro, en particular, encontrar algoritmos compatibles con incentivos que también estén cerca de ser óptimos globalmente. Encontramos que aunque los costos sociales para los equilibrios de LMCF exhiben límites de peor caso arbitrariamente malos y la infeasibilidad computacional de alcanzar equilibrios óptimos, existen heurísticas avaras y locales compatibles con incentivos que logran costos globales cercanos a óptimos.