| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题的背景及意义 | 第7页 |
| ·RFID 网络部署研究现状 | 第7-9页 |
| ·粒子群算法研究现状 | 第9-13页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第9-11页 |
| ·粒子群优化算法的典型改进 | 第11-12页 |
| ·混沌粒子群算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·量子粒子群算法的研究现状 | 第13页 |
| ·本文内容与结构 | 第13-15页 |
| 第二章 RFID 网络部署模型 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·RFID 系统工作原理 | 第15-16页 |
| ·RFID 网络部署模型 | 第16-24页 |
| ·问题描述 | 第16-22页 |
| ·部署模型 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于改进混沌粒子群优化算法的 RFID 网络部署优化 | 第25-39页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·RFID 网络部署最大化问题模型 | 第25-26页 |
| ·感知模型 | 第25页 |
| ·部署策略 | 第25-26页 |
| ·部署模型 | 第26页 |
| ·基于 Tent 映射的改进粒子群优化算法 | 第26-31页 |
| ·Tent 映射与 Logistic 映射的混沌特性分析比较 | 第26-29页 |
| ·算法思想 | 第29页 |
| ·早熟判断 | 第29-30页 |
| ·早熟处理 | 第30页 |
| ·算法实现 | 第30-31页 |
| ·基于 Tent_PSO 改进算法的 RFID 网络部署优化 | 第31-38页 |
| ·Tent_PSO 算法参数和性能分析 | 第32-33页 |
| ·RFID 网络部署优化仿真与比较分析 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于 EOBL_QPSO 算法的多目标 RFID 网络部署优化 | 第39-51页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·RFID 网络最小化问题模型 | 第39-40页 |
| ·基于精英反向学习的 QPSO 算法（EOBL_QPSO） | 第40-46页 |
| ·量子粒子群算法 | 第40-41页 |
| ·精英反向学习策略 | 第41-42页 |
| ·早熟收敛评价 | 第42页 |
| ·算法实现 | 第42-43页 |
| ·EOBL_QPSO 性能分析 | 第43-46页 |
| ·基于 EOBL_QPSO 算法的多目标 RFID 网络部署优化 | 第46-50页 |
| ·基于 EOBL_QPSO 的 RFID 网络部署过程 | 第46页 |
| ·实例研究 | 第46-47页 |
| ·仿真结果 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 主要结论与展望 | 第51-53页 |
| ·主要结论 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 : 作者在校期间科研成果 | 第58页 |
