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无线传感器网络生存时间优化问题研究

目录第1-10页
摘要第10-12页
Abstract第12-15页
第一章 绪论第15-29页
   ·研究背景第15-21页
     ·无线传感器网络的基本概念第15-16页
     ·无线传感器网络的基本特点第16-18页
     ·无线传感器网络的主要应用第18-21页
   ·研究内容和研究现状第21-25页
     ·研究内容第21-23页
     ·研究现状第23-25页
   ·论文的主要贡献第25-26页
   ·论文的组织结构第26-29页
第二章 生存时间优化问题的研究现状和相关工作第29-47页
   ·研究现状第29-39页
     ·生存时间优化问题的内涵第29-30页
     ·生存时间的度量方法第30-31页
     ·生存时间优化问题的分类第31-33页
     ·生存时间优化问题的复杂性第33-34页
     ·生存时间优化涉及的其它问题第34-37页
     ·生存时间优化问题和相关研究的联系和区别第37-39页
   ·相关工作第39-47页
第三章 基本生存时间优化问题的建模第47-63页
   ·求解最大生存时间的上限第47-51页
     ·观察和抽象第47-49页
     ·生存时间上限第49-50页
     ·进一步分析第50-51页
   ·基本生存时间优化问题的网络流模型第51-63页
     ·模型概述第52-55页
     ·模型的求解第55-63页
第四章 基本生存时间优化问题的求解第63-85页
   ·点弧联合双向调整算法VABA第63-66页
     ·VABA 算法要点第63-64页
     ·VABA 算法描述第64-65页
     ·VABA 算法小结第65-66页
   ·快速流量规划算法FAT第66-72页
     ·FAT 算法要点第66-69页
     ·FAT 算法描述第69-71页
     ·FAT 算法小结第71-72页
   ·分布式异步生存时间最大化算法ADALM第72-83页
     ·ADALM 算法要点第73-74页
     ·ADALM 算法的集中式框架第74-75页
     ·ADALM 算法的分布式实现第75-79页
     ·ADALM 算法的复杂度分析第79-83页
   ·小结第83-85页
第五章 发射功率可控的无线传感器网络上生存时间优化问题的网络流模型和求解第85-99页
   ·网络流模型的扩展第85-89页
   ·扩展模型的求解第89-95页
   ·启发式算法AOC第95-99页
第六章 带QoS 约束、功率控制和数据聚合的多传感器网络上生存时间优化问题的求解第99-121页
   ·引言第99-100页
   ·问题的形式化第100-103页
   ·遗传算法GAMSN第103-114页
     ·编码方案的选择第103-106页
     ·遗传操作的设计第106-107页
     ·算法参数的确定第107-112页
     ·算法性能的初步分析第112-114页
   ·扩展GAMSN 解决带有QoS 约束和数据聚合的生存时间优化问题第114-121页
     ·算法的扩展第115-116页
     ·扩展算法上的实验第116-119页
     ·算法的复杂度分析第119-121页
第七章 多样性可控的遗传算法DCGA第121-137页
   ·基本算法GAMSN 存在的问题第121-125页
     ·理论分析第121-122页
     ·实验检验第122-125页
   ·多样性可控的遗传算法DCGA第125-130页
     ·DCGA 算法思想第126-127页
     ·DCGA 算法要点第127页
     ·较GAMSN 算法的性能改进第127-130页
   ·DCGA 算法的性能评价第130-136页
   ·小结第136-137页
第八章 无线传感器网络上的流量调度优化第137-143页
   ·流量调度问题的提出第137-138页
   ·流量调度优化问题的形式化第138-139页
   ·流量调度优化的一个启发式算法PYTMS第139-143页
第九章 结束语第143-147页
   ·论文工作的总结第143-144页
   ·下一步的工作第144-147页
致谢第147-149页
参考文献第149-157页
作者在学期间发表的学术论文第157-158页

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