基于粒子群—蚁群算法的无线传感网络路由协议研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 簇头的产生 | 第9-10页 |
| 1.2.2 成簇方式 | 第10页 |
| 1.2.3 簇间路由 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 无线传感网络及路由协议概述 | 第13-23页 |
| 2.1 无线传感网络概述 | 第13-15页 |
| 2.1.1 无线传感网络结构 | 第13页 |
| 2.1.2 传感器节点结构 | 第13-14页 |
| 2.1.3 无线传感网络的特点 | 第14-15页 |
| 2.2 无线传感网络路由协议概述 | 第15-16页 |
| 2.3 平面路由 | 第16-18页 |
| 2.3.1 洪泛法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 SPIN | 第17-18页 |
| 2.3.3 定向扩散法 | 第18页 |
| 2.4 分簇式路由 | 第18-23页 |
| 2.4.1 LEACH | 第19-21页 |
| 2.4.2 PEGASIS | 第21页 |
| 2.4.3 HEED | 第21-22页 |
| 2.4.4 TEEN | 第22-23页 |
| 第三章 基于混沌-量子粒子群的分簇路由算法 | 第23-32页 |
| 3.1 粒子群概述 | 第23-25页 |
| 3.1.1 PSO的基本原理及数学模型 | 第23-24页 |
| 3.1.2 PSO的算法流程 | 第24-25页 |
| 3.2 改进的混沌粒子群 | 第25-26页 |
| 3.2.1 新的混沌粒子群 | 第25-26页 |
| 3.2.2 改进的惯性权重 | 第26页 |
| 3.3 改进的量子粒子群 | 第26-27页 |
| 3.4 基于TSPSO算法的分簇路由算法 | 第27-32页 |
| 3.4.1 适应度函数 | 第27-28页 |
| 3.4.2 TSPSO的算法流程 | 第28-29页 |
| 3.4.3 基于TSPSO的分簇路由算法仿真 | 第29-32页 |
| 第四章 基于TSPSO-ACO的分簇路由算法 | 第32-42页 |
| 4.1 蚁群算法概述 | 第32-35页 |
| 4.1.1 蚁群算法基本原理 | 第32-33页 |
| 4.1.2 基本蚁群算法的数学模型 | 第33-35页 |
| 4.1.3 蚁群算法实现步骤 | 第35页 |
| 4.2 改进的蚁群优化算法 | 第35-36页 |
| 4.2.1 改进的TSP模型 | 第36页 |
| 4.2.2 改进的蚂蚁系统 | 第36页 |
| 4.3 基于TSPSO-ACO的分簇路由算法 | 第36-42页 |
| 4.3.1 基于TSPSO-ACO算法的整体步骤 | 第37-39页 |
| 4.3.2 基于粒子群-蚁群分簇路由算法的仿真 | 第39-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-43页 |
| 5.1 总结 | 第42页 |
| 5.2 展望 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第47页 |
