| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第16-27页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第17-18页 |
| 1.3 研究现状 | 第18-23页 |
| 1.3.1 单目标微分进化算法研究概述 | 第18-21页 |
| 1.3.2 多目标微分进化算法研究概述 | 第21页 |
| 1.3.3 基于进化算法对无线传感器网络研究概述 | 第21-23页 |
| 1.4 主要工作及创新点 | 第23-25页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第25-27页 |
| 第2章 微分进化算法中优劣交叉策略的研究 | 第27-53页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 标准微分进化算法 | 第27-29页 |
| 2.3 基于优劣个体的交叉策略 | 第29-34页 |
| 2.3.1 优劣交叉思想 | 第30-31页 |
| 2.3.2 种群多样性的测量 | 第31-32页 |
| 2.3.3 优劣交叉策略的理论基础 | 第32-34页 |
| 2.4 策略的框架和复杂度分析 | 第34-36页 |
| 2.5 实验对比分析 | 第36-51页 |
| 2.5.1 二项式交叉中SI策略测试 | 第37-39页 |
| 2.5.2 指数交叉中SI策略测试 | 第39页 |
| 2.5.3 四个著名DE变体的比较 | 第39-42页 |
| 2.5.4 SI策略的扩展性研究 | 第42-46页 |
| 2.5.5 SI交叉策略的参数设置 | 第46-51页 |
| 2.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第3章 多目标微分进化中非支配解排序及拥挤距离的研究 | 第53-75页 |
| 3.1 引言 | 第53-55页 |
| 3.2 相关工作 | 第55-57页 |
| 3.2.1 多目标优化的数学描述 | 第55-56页 |
| 3.2.2 经典的非支配解排序和拥挤距离 | 第56-57页 |
| 3.3 基于非支配解排序的快速两目标微分进化算法 | 第57-66页 |
| 3.3.1 快速的非支配解排序方法 | 第57-60页 |
| 3.3.2 快速的非支配解排序算法理论基础 | 第60-62页 |
| 3.3.3 一种均匀的拥挤距离计算方法 | 第62-64页 |
| 3.3.4 快速两目标微分进化算法总体框架和时间复杂度分析 | 第64-66页 |
| 3.4 仿真实验 | 第66-74页 |
| 3.4.1 实验环境及参数设置 | 第66页 |
| 3.4.2 运行速度对比 | 第66-67页 |
| 3.4.3 总体性能对比 | 第67-68页 |
| 3.4.4 均匀的拥挤距离方法测试 | 第68-71页 |
| 3.4.5 算法FMODE的参数设置 | 第71-74页 |
| 3.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第4章 基于单目标微分进化研究无线传感器网络中最大生存时间问题 | 第75-94页 |
| 4.1 引言 | 第75页 |
| 4.2 相关工作 | 第75-78页 |
| 4.2.1 问题研究现状 | 第75-76页 |
| 4.2.2 微分进化算法 | 第76-77页 |
| 4.2.3 无线传感器网络中的覆盖问题描述 | 第77-78页 |
| 4.3 一种通用的WSN覆盖问题部署生成方法 | 第78-81页 |
| 4.4 基于微分进化研究WSN中最大生存时间问题 | 第81-86页 |
| 4.4.1 算法中染色体的表示和初始化 | 第81-82页 |
| 4.4.2 算法中染色体重组操作 | 第82-83页 |
| 4.4.3 算法中适应度的计算 | 第83-84页 |
| 4.4.4 算法的总体流程 | 第84-85页 |
| 4.4.5 算法时间复杂度分析 | 第85-86页 |
| 4.5 仿真实验及分析 | 第86-92页 |
| 4.5.1 实验环境及参数设置 | 第86页 |
| 4.5.2 总体性能对比 | 第86-89页 |
| 4.5.3 基因修正取整方式对比 | 第89页 |
| 4.5.4 参数设置及变异方式对比 | 第89-91页 |
| 4.5.5 自适应的DE变体实验对比 | 第91-92页 |
| 4.6 本章小结 | 第92-94页 |
| 第5章 基于单目标微分进化研究无线传感器网络中最优路径问题 | 第94-110页 |
| 5.1 引言 | 第94页 |
| 5.2 相关工作 | 第94-97页 |
| 5.2.1 无线传感器网络的路径优化研究现状 | 第94-95页 |
| 5.2.2 微分进化算法 | 第95页 |
| 5.2.3 最优路径问题描述及数学建模 | 第95-97页 |
| 5.3 基于单目标微分进化研究WSN的最优路径问题 | 第97-102页 |
| 5.3.1 染色体编码和初始化 | 第97-99页 |
| 5.3.2 染色体的修正操作 | 第99-100页 |
| 5.3.3 算法的交叉和变异 | 第100-101页 |
| 5.3.4 算法的适应度函数 | 第101-102页 |
| 5.4 仿真实验及分析 | 第102-108页 |
| 5.4.1 实验环境及参数设置 | 第102-104页 |
| 5.4.2 总体性能对比 | 第104-105页 |
| 5.4.3 参数设置及变异方式对比 | 第105-107页 |
| 5.4.4 优劣交叉策略（DE-SI）的实验对比 | 第107-108页 |
| 5.5 本章小结 | 第108-110页 |
| 第6章 基于多目标微分进化研究无线传感器网络中两目标覆盖问题 | 第110-124页 |
| 6.1 引言 | 第110页 |
| 6.2 相关工作 | 第110-112页 |
| 6.2.1 无线传感器网络的两目标覆盖问题研究现状 | 第110-111页 |
| 6.2.2 两目标覆盖问题描述及建模 | 第111-112页 |
| 6.3 基于多目标微分进化研究WSN的两目标覆盖问题 | 第112-115页 |
| 6.3.1 方法中染色体的表示 | 第112-113页 |
| 6.3.2 算法的变异和交叉 | 第113页 |
| 6.3.3 算法中适应度的计算 | 第113页 |
| 6.3.4 算法的总体流程 | 第113-115页 |
| 6.4 仿真实验及分析 | 第115-123页 |
| 6.4.1 实验环境及参数设置 | 第115-116页 |
| 6.4.2 总体性能对比 | 第116-120页 |
| 6.4.3 参数设置对比 | 第120页 |
| 6.4.4 变异方式对比 | 第120-123页 |
| 6.4.5 基因修正取整方式对比 | 第123页 |
| 6.5 本章小结 | 第123-124页 |
| 第7章 总结与展望 | 第124-128页 |
| 7.1 研究成果总结 | 第124-126页 |
| 7.2 研究展望 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-139页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第139-140页 |
| 致谢 | 第140页 |
