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计算智能及其在无线传感器网络优化中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 序言第9-13页
   ·研究目的与意义第9-10页
   ·计算智能的发展和现状第10-12页
     ·计算智能发展及现状第10-11页
     ·进化计算与群体智能第11-12页
   ·论文主要研究内容和结构安排第12-13页
2 计算智能方法概述第13-24页
   ·遗传算法第13-20页
     ·遗传算法的基本原理第13-14页
     ·遗传算法的构成要素第14-17页
     ·遗传算法的数学机理第17-19页
     ·遗传算法的特点第19-20页
   ·蚁群优化算法第20-23页
     ·基本蚁群优化算法的原理第20-22页
     ·蚁群系统第22-23页
     ·蚁群优化算法的特点第23页
   ·本章小结第23-24页
3 无线传感器网络简介第24-29页
   ·无线传感器网络系统结构第24-25页
   ·无线传感器网络的特征第25-26页
   ·无线传感器网络的一些关键技术第26-28页
   ·本章小结第28-29页
4 基于遗传算法的无线传感器网络分簇优化第29-35页
   ·无线传感器网络分簇问题描述第29-30页
   ·遗传算法优化分簇设计第30-32页
     ·适应度函数设计第30-31页
     ·编码与算子设计第31页
     ·算法实现过程第31-32页
   ·算法仿真与结果分析第32-34页
   ·本章小结第34-35页
5 基于多目标遗传算法的无线传感器网络覆盖问题优化第35-43页
   ·无线传感器网络覆盖问题描述第35-37页
   ·多目标优化的基本概念第37页
   ·多目标遗传算法设计第37-41页
     ·适应度值分配机制第38页
     ·编码与选择算子的改进第38-39页
     ·最优保存策略第39页
     ·群体多样性第39-40页
     ·算法实现过程第40-41页
   ·算法仿真与结果分析第41-42页
   ·本章小结第42-43页
6 蚁群优化算法在无线传感器网络路由中的应用第43-49页
   ·无线传感器网络路由问题描述第43-44页
   ·基于蚁群优化的路由算法设计第44-47页
   ·算法仿真与结果分析第47-48页
   ·本章小结第48-49页
7 总结与展望第49-51页
参考文献第51-54页
硕士期间发表的论文第54-55页
后记第55页

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