摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第一章 绪论 | 第11-18页 |
·研究背景 | 第11-12页 |
·国内外研究现状 | 第12-15页 |
·国外研究现状 | 第12-14页 |
·国内研究现状 | 第14-15页 |
·论文的主要工作 | 第15-16页 |
·论文的结构安排 | 第16-18页 |
第二章 基于模拟进化计算的高密度WSN网络分簇算法及模型分析 | 第18-31页 |
·引言 | 第18-19页 |
·无线传感器网络的应用场景分析 | 第19-20页 |
·影响无线传感网分簇算法效能的因素 | 第20-21页 |
·高密度无线传感网分簇算法研究 | 第21-24页 |
·适用于节点数量较大的并行免疫遗传算法 | 第22-23页 |
·适用于节点数量较少的自适应遗传算法 | 第23-24页 |
·分簇模型及问题描述 | 第24-29页 |
·网络模型 | 第25-26页 |
·能量模型 | 第26-27页 |
·数学模型 | 第27-28页 |
·问题描述及符号定义 | 第28-29页 |
·适应度函数的构造 | 第29-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第三章 基于PIGA的高密度传感器网络分簇研究 | 第31-43页 |
·算法流程 | 第31-36页 |
·初始抗体的产生 | 第32页 |
·初始抗体的编码 | 第32-33页 |
·亲和度计算 | 第33页 |
·记忆单元的更新 | 第33-34页 |
·抗体的选择、交叉和变异 | 第34-35页 |
·迭代终止条件 | 第35-36页 |
·簇状网逻辑拓扑优化结果与结论 | 第36-42页 |
·簇头数对网络能耗影响的研究 | 第36-38页 |
·节点通信半径对网络能耗影响的研究 | 第38-40页 |
·PIGA对高密度无线传感网分簇优化结果 | 第40-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第四章 基于AGA的高密度传感器网络分簇研究 | 第43-53页 |
·自适应遗传算法求解步骤 | 第43-48页 |
·自适应遗传算法求解流程图 | 第43-45页 |
·个体编码及初始种群的生成 | 第45-46页 |
·选择、交叉和变异运算 | 第46-48页 |
·仿真结果与结论 | 第48-52页 |
·簇头数对网络能耗影响的研究 | 第49页 |
·节点通信半径对网络能耗影响的研究 | 第49-51页 |
·自适应遗传算法与传统遗传算法的仿真对比 | 第51-52页 |
·本章小结 | 第52-53页 |
第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
·工作总结 | 第53-54页 |
·研究展望 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-59页 |
致谢 | 第59页 |