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一种基于蚁群算法的无线传感器网络能耗研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-16页
    1.1 课题研究背景及意义第12页
    1.2 无线传感器网络研究现状第12-14页
    1.3 本文研究内容和创新点第14-15页
    1.4 论文的章节安排第15-16页
第二章 无线传感器网络介绍第16-22页
    2.1 无线传感器网络体系结构第16-17页
    2.2 无线传感器网络节点结构第17页
    2.3 无线传感器网络特征第17-18页
    2.4 无线传感器网络路由协议第18-21页
        2.4.1 平面路由协议第18-20页
        2.4.2 分层路由协议第20-21页
    2.5 本章小结第21-22页
第三章 基于改进蚁群算法ACAEBN的无线传感器能量路由优化第22-40页
    3.1 无线传感器网络能量路由问题描述第22-23页
    3.2 蚁群算法在无线传感器网络的应用第23-27页
        3.2.1 基于TSP问题的蚁群算法第23-25页
        3.2.2 蚁群算法在WSN中的应用第25-26页
        3.2.3 PNEPMF算法概述第26-27页
    3.3 ACAEBN算法第27-30页
        3.3.1 概率转移函数第28页
        3.3.2 局部信息素更新第28-29页
        3.3.3 全局信息素更新第29页
        3.3.4 ACAEBN算法伪代码第29-30页
    3.4 仿真验证结果及分析第30-39页
        3.4.1 能耗最大节点耗能结果及分析第31-32页
        3.4.2 总能耗结果及分析第32页
        3.4.3 网络能耗方差结果及分析第32-33页
        3.4.4 信息传输成功率结果及分析第33-35页
        3.4.5 传感器网络覆盖率结果及分析第35-36页
        3.4.6 网络剩余总能量结果及分析第36-37页
        3.4.7 总成功量结果及分析第37-38页
        3.4.8 有效信息量结果及分析第38-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于改进蚁群算法RACAEBN的信息质量路由优化第40-52页
    4.1 信息质量问题描述第40页
    4.2 RACAEBN算法第40-44页
        4.2.1 对感知区域交叉节点的处理第41页
        4.2.2 对失败路径的处理第41页
        4.2.3 针对不同密度情况的处理第41-42页
        4.2.4 预选择模式并进行分时优先选择第42页
        4.2.5 算法伪代码第42-44页
    4.3 仿真结果及分析第44-49页
        4.3.1 成功率结果及分析第44-46页
        4.3.2 网络覆盖率结果及分析第46页
        4.3.3 网络剩余节点能量方差结果及分析第46-48页
        4.3.4 网络总剩余能量结果及分析第48页
        4.3.5 总成功量与有效信息量结果及分析第48-49页
    4.4 本章小结第49-52页
第五章 不同特征场景下四种算法仿真对比研究第52-62页
    5.1 仿真设置第52页
    5.2 特征场景一的仿真对比研究第52-54页
        5.2.1 覆盖率结果及分析第53-54页
        5.2.2 总成功量和有效信息量结果及分析第54页
    5.3 特征场景二的仿真对比研究第54-57页
        5.3.1 覆盖率结果及分析第55页
        5.3.2 剩余节点能量方差结果及分析第55-56页
        5.3.3 总剩余能量结果及分析第56-57页
        5.3.4 总成功量与有效信息量结果及分析第57页
    5.4 特征场景三的仿真对比研究第57-61页
        5.4.1 成功率结果及分析第58页
        5.4.2 覆盖率结果及分析第58-59页
        5.4.3 剩余节点能量方差结果及分析第59-60页
        5.4.4 网络剩余总能量结果及分析第60页
        5.4.5 总成功量和有效信息量结果及分析第60-61页
    5.5 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
致谢第64-66页
参考文献第66-70页
附录A 攻读硕士期间发表论文与申请软件著作权第70-72页
附录B 攻读硕士期间参与项目第72-74页
附件第74-75页

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