| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第17-33页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第17-19页 |
| 1.2 软件定义无线传感器网络简介 | 第19-26页 |
| 1.2.1 软件定义网络的基本概念 | 第19-20页 |
| 1.2.2 软件定义无线传感器网络体系结构 | 第20-23页 |
| 1.2.3 软件定义无线传感器网络带来的变革 | 第23-26页 |
| 1.3 软件定义无线传感器网络的主要研究内容 | 第26-28页 |
| 1.4 软件定义无线传感器网络研究现状 | 第28-31页 |
| 1.5 本论文的主要工作和结构安排 | 第31-33页 |
| 第二章 基于能量最小化与负载均衡的任务分配及节点调度方法 | 第33-53页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 相关工作 | 第34-36页 |
| 2.3 网络模型和问题描述 | 第36-39页 |
| 2.3.1 网络模型 | 第36-38页 |
| 2.3.2 问题描述 | 第38-39页 |
| 2.4 算法设计 | 第39-48页 |
| 2.4.1 编码与解码 | 第39-40页 |
| 2.4.2 交叉算子 | 第40-41页 |
| 2.4.3 变异算子 | 第41-42页 |
| 2.4.4 修正算子 | 第42-43页 |
| 2.4.5 局部搜索算子 | 第43-44页 |
| 2.4.6 针对软件定义无线传感器网络的具有负载均衡的低能耗全局优化调度算法 | 第44-45页 |
| 2.4.7 处理传感器网络动态变化时的局部优化算法 | 第45-48页 |
| 2.4.7.1 考虑网络中有新任务加入的情况 | 第45-46页 |
| 2.4.7.2 考虑网络中新节点加入的情况 | 第46-47页 |
| 2.4.7.3 考虑网络中出现节点失效的情况 | 第47-48页 |
| 2.5 实验及讨论 | 第48-51页 |
| 2.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第三章 基于人工蜂群的多目标压缩感知位置重构方法 | 第53-65页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 问题描述及系统模型 | 第54-56页 |
| 3.3 压缩感知定位及测量矩阵的构造 | 第56-57页 |
| 3.4 基于离散人工蜂群算法的稀疏重构方法 | 第57-61页 |
| 3.4.1 基本人工蜂群算法 | 第57-59页 |
| 3.4.2 基于离散人工蜂群算法的位置重构 | 第59-61页 |
| 3.5 实验及结论 | 第61-64页 |
| 3.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于时变多旅行商和遗传算法的多目标数据采集策略 | 第65-84页 |
| 4.1 引言 | 第65-67页 |
| 4.2 问题描述 | 第67-71页 |
| 4.2.1 网络模型 | 第67-68页 |
| 4.2.2 基于时变多旅行商的多目标数据采集策略 | 第68-71页 |
| 4.3 基于有序划分编码的混合遗传求解算法 | 第71-77页 |
| 4.3.1 编码方案和种群初始化 | 第72-73页 |
| 4.3.2 适应度函数 | 第73页 |
| 4.3.3 交叉算子 | 第73-74页 |
| 4.3.4 变异算子 | 第74-75页 |
| 4.3.5 局部搜索算子 | 第75页 |
| 4.3.6 选择策略 | 第75页 |
| 4.3.7 求解算法 | 第75-77页 |
| 4.4 算法收敛性分析 | 第77页 |
| 4.5 实验及结论 | 第77-83页 |
| 4.6 本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 考虑节点通信范围的多移动SINK节点的路径规划算法 | 第84-98页 |
| 5.1 引言及相关工作 | 第84-86页 |
| 5.2 网络模型和问题描述 | 第86页 |
| 5.3 多移动SINK路径规划问题的近似算法 | 第86-93页 |
| 5.3.1 k个移动sink路径指派问题的求解 | 第87-90页 |
| 5.3.2 访问点位置的优化 | 第90-92页 |
| 5.3.3 算法时间复杂度及近似比分析 | 第92-93页 |
| 5.4 算法仿真及比较 | 第93-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 结论 | 第98-101页 |
| 6.1 全文总结 | 第98-99页 |
| 6.2 下一步工作的展望 | 第99-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-113页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第113页 |
