基于免疫多目标优化的无线传感网络覆盖研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 引言 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作和章节安排 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第14页 |
| ·论文的章节安排 | 第14-15页 |
| 2 无线传感网络覆盖问题 | 第15-25页 |
| ·无线传感器节点组成及特点 | 第15-16页 |
| ·覆盖问题分类 | 第16-17页 |
| ·面覆盖 | 第16页 |
| ·线覆盖 | 第16页 |
| ·点覆盖 | 第16-17页 |
| ·感知模型分类 | 第17-20页 |
| ·感知原型 | 第17页 |
| ·0-1 感知模型 | 第17-18页 |
| ·概率感知模型 | 第18-19页 |
| ·混合感知模型 | 第19-20页 |
| ·节点的联合感知 | 第20-21页 |
| ·无线传感网络覆盖性能指标 | 第21页 |
| ·网格化平台及编码方案 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 多目标优化算法 | 第25-39页 |
| ·多目标优化问题 | 第25-27页 |
| ·多目标优化问题的数学模型 | 第25-26页 |
| ·可行解与可行解集合 | 第26页 |
| ·Pareto-最优解与Pareto-最优解集 | 第26页 |
| ·Pareto-前端 | 第26-27页 |
| ·古典的多目标优化算法 | 第27-29页 |
| ·线性加权法 | 第27-28页 |
| ·约束法 | 第28-29页 |
| ·经典的多目标优化算法 | 第29-35页 |
| ·强度Pareto进化算法 | 第30-32页 |
| ·强度Pareto进化算法 2 | 第32-34页 |
| ·带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA2） | 第34-35页 |
| ·多目标优化算法的性能评价指标 | 第35-36页 |
| ·世代距离 | 第36页 |
| ·空间度量指标 | 第36页 |
| ·多目标优化算法的测试函数 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 人工免疫多目标算法 | 第39-63页 |
| ·人工免疫系统基本知识 | 第39页 |
| ·人工免疫多目标算法的实现 | 第39-41页 |
| ·约束多目标算法 | 第41-44页 |
| ·常用的约束处理方法 | 第42页 |
| ·免疫记忆克隆约束多目标优化算法（IMCCMO） | 第42-44页 |
| ·免疫克隆约束多目标算法 | 第44-62页 |
| ·算法的步骤流程 | 第45页 |
| ·免疫克隆操作 | 第45-48页 |
| ·免疫基因操作 | 第48-50页 |
| ·克隆选择操作和抗体群更新操作 | 第50页 |
| ·算法参数的选取 | 第50-54页 |
| ·测试函数的仿真 | 第54-58页 |
| ·WSN仿真 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 在学研究成果 | 第69页 |
