| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 无线传感器网络节点定位技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 萤火虫群优化算法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于群智能优化算法的定位算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的研究内容与创新点 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 萤火虫群优化算法及无线传感器网络节点定位技术 | 第18-28页 |
| 2.1 萤火虫群优化算法 | 第18-20页 |
| 2.1.1 GSO基本原理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 GSO算法流程 | 第19-20页 |
| 2.2 无线传感器网络节点定位的基本术语 | 第20页 |
| 2.3 无线传感器网络节点定位算法 | 第20-27页 |
| 2.3.1 基础定位算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 典型的基于测距的定位算法 | 第22-25页 |
| 2.3.3 典型的基于非测距的定位算法 | 第25-27页 |
| 2.4 无线传感器网络定位算法的性能评价指标 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于混合策略的萤火虫群优化算法 | 第28-45页 |
| 3.1 基于混沌惯性权重的萤火虫群优化算法 | 第28-29页 |
| 3.1.1 混沌惯性权重 | 第28-29页 |
| 3.1.2 萤火虫混沌惯性权重位置更新 | 第29页 |
| 3.2 基于混沌变异的萤火虫群优化算法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 混沌优化算法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 萤火虫个体混沌变异 | 第30-32页 |
| 3.3 基于混合混沌策略的萤火虫群优化算法(MC-GSO) | 第32-35页 |
| 3.3.1 算法设计的基本思想 | 第32页 |
| 3.3.2 MC-GSO算法 | 第32-35页 |
| 3.4 仿真实验 | 第35-44页 |
| 3.4.1 实验参数与实验环境 | 第35页 |
| 3.4.2 实验测试函数 | 第35-36页 |
| 3.4.3 仿真实验结果与分析 | 第36-44页 |
| 3.5 本章小节 | 第44-45页 |
| 第四章 基于混合混沌策略萤火虫群优化的DV-HOP定位算法 | 第45-59页 |
| 4.1 DV-HOP定位算法概述 | 第45-48页 |
| 4.2 DV-Hop定位算法中存在的问题 | 第48-49页 |
| 4.3 基于混合混沌策略的萤火虫优化的DV-HOP定位算法(MGDV-HOP) | 第49-52页 |
| 4.3.1 算法设计思想 | 第49-50页 |
| 4.3.2 MGDV-Hop算法 | 第50-52页 |
| 4.4 仿真实验 | 第52-58页 |
| 4.4.1 实验参数与环境 | 第52-53页 |
| 4.4.2 误差模型 | 第53页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第53-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 全文总结 | 第59页 |
| 5.2 研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第67页 |
