| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 无线传感器网络 | 第14-22页 |
| ·无线传感网络简介 | 第14-15页 |
| ·无线传感器节点结构 | 第15-16页 |
| ·无线传感器网络的特点 | 第16-18页 |
| ·无线传感器网络的应用 | 第18-19页 |
| ·无线传感器网络设计必须考虑的问题 | 第19-20页 |
| ·无线传感器网络算法分类及经典算法 | 第20页 |
| ·本文研究意义和研究内容 | 第20页 |
| ·本文章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 智能算法在无线传感器网络中的应用 | 第22-30页 |
| ·智能算法概述 | 第22页 |
| ·无线传感器网络中经典的路径优化算法 | 第22-30页 |
| ·动态规划算法 | 第22-23页 |
| ·智能算法 | 第23-30页 |
| 第三章 人工免疫算法 | 第30-38页 |
| ·人工免疫算法的仿生基础 | 第30-33页 |
| ·免疫学的基本概念 | 第30-31页 |
| ·免疫系统工作过程 | 第31-32页 |
| ·免疫系统的功能 | 第32-33页 |
| ·人工免疫算法 | 第33-38页 |
| ·人工免疫系统 | 第33页 |
| ·人工免疫算法概述 | 第33-34页 |
| ·人工免疫算法中的名词 | 第34-35页 |
| ·人工免疫算法基本流程 | 第35-36页 |
| ·人工免疫算法与遗传算法的区别 | 第36-38页 |
| 第四章 蚁群算法 | 第38-44页 |
| ·蚁群算法 | 第38-39页 |
| ·蚁群算法概述 | 第38-39页 |
| ·蚁群算法的基本假设 | 第39页 |
| ·蚁群算法的理论基础 | 第39-41页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第39-41页 |
| ·信息素的更新策略 | 第41页 |
| ·蚁群算法的实现步骤 | 第41-43页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第43-44页 |
| 第五章 人工免疫—蚁群混合算法 | 第44-60页 |
| ·人工免疫—蚁群混合算法概述 | 第44-45页 |
| ·现有的算法思想 | 第44页 |
| ·人工免疫—蚁群混合算法在 WSN 中路径优化研究课题背景 | 第44-45页 |
| ·人工免疫—蚁群混合算法的基本步骤 | 第45-47页 |
| ·人工免疫算子 | 第47-49页 |
| ·无线传感器网络路径优化问题描述 | 第49-53页 |
| ·无线传感器网络模型 | 第49页 |
| ·无线传感器网络的数学模型 | 第49-52页 |
| ·无线传感器网络能量模型 | 第52-53页 |
| ·具体实现 | 第53-56页 |
| ·抗体的编码形式及路径总长计算 | 第53-54页 |
| ·初始种群产生办法 | 第54页 |
| ·抗体的变异 | 第54-55页 |
| ·亲和力的计算及种群更新 | 第55页 |
| ·蚁群算法寻找抗体 | 第55-56页 |
| ·AIAC 终止条件 | 第56页 |
| ·AIAC 参数 | 第56-57页 |
| ·主体程序 | 第57-60页 |
| ·主程序代码 | 第57-59页 |
| ·主要函数说明 | 第59-60页 |
| 第六章 仿真实验 | 第60-88页 |
| ·实验说明 | 第60页 |
| ·对具有 30 个传感器节点的无线传感器网络的仿真及对比实验 | 第60-67页 |
| ·对具有 60 个传感器节点的无线传感器网络的仿真及对比实验 | 第67-76页 |
| ·对具有 100 个传感器节点的无线传感器网络的仿真及对比实验 | 第76-85页 |
| ·AIAC 算法分析 | 第85-88页 |
| 总结 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
