混沌优化细菌觅食算法在无线传感器网络覆盖优化中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 WSN基本知识 | 第11-12页 |
| 1.2.1 无线传感器节点 | 第11页 |
| 1.2.2 WSN的特点 | 第11-12页 |
| 1.3 WSN核心技术 | 第12-13页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.5 本文的研究工作 | 第15-16页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 WSN覆盖优化因素研究 | 第18-29页 |
| 2.1 WSN覆盖基础知识 | 第18-21页 |
| 2.1.1 覆盖基本概念 | 第18页 |
| 2.1.2 WSN覆盖分类 | 第18-21页 |
| 2.2 群智能算法与WSN覆盖 | 第21页 |
| 2.3 传感器节点感知模型 | 第21-23页 |
| 2.3.1 布尔感知模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 概率感知模型 | 第22-23页 |
| 2.4 WSN覆盖数学模型 | 第23-25页 |
| 2.4.1 建立模型的基本要求 | 第23页 |
| 2.4.2 覆盖区域网格离散化 | 第23-25页 |
| 2.5 WSN随机覆盖目标函数建模 | 第25-28页 |
| 2.5.1 节点距离模型 | 第25页 |
| 2.5.2 能耗模型 | 第25页 |
| 2.5.3 覆盖目标函数模型 | 第25-26页 |
| 2.5.4 提高网络覆盖率的意义 | 第26-27页 |
| 2.5.5 影响评价WSN覆盖性能的因素 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 覆盖模型求解相关知识 | 第29-44页 |
| 3.1 智能优化算法原理 | 第29-30页 |
| 3.2 智能优化算法的优势 | 第30页 |
| 3.3 细菌觅食算法 | 第30-36页 |
| 3.3.1 细菌觅食算法概述 | 第30页 |
| 3.3.2 与其它智能算法的对比 | 第30-31页 |
| 3.3.3 标准细茵觅食优化算法 | 第31-32页 |
| 3.3.4 细菌觅食算法原理 | 第32-34页 |
| 3.3.5 基本BFA步骤描述 | 第34-35页 |
| 3.3.6 基本BFA算法流程图 | 第35-36页 |
| 3.4 混沌系统 | 第36-41页 |
| 3.4.1 混沌理论简介 | 第36页 |
| 3.4.2 混沌现象的特征 | 第36-37页 |
| 3.4.3 经典的混沌系统 | 第37-40页 |
| 3.4.4 混沌映射方程 | 第40-41页 |
| 3.5 改进的细菌觅食算法 | 第41-43页 |
| 3.5.1 菌群密度函数 | 第41-42页 |
| 3.5.2 趋化反弹步长 | 第42页 |
| 3.5.3 趋化翻转概率 | 第42页 |
| 3.5.4 繁殖算子改进 | 第42-43页 |
| 3.5.5 动态迁徙概率调整 | 第43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 WSN覆盖优化研究 | 第44-56页 |
| 4.1 模型求解准备知识 | 第44-46页 |
| 4.1.1 LEACH协议 | 第44-45页 |
| 4.1.2 细菌粒子与节点映射关系 | 第45页 |
| 4.1.3 映射编码方案 | 第45-46页 |
| 4.2 AHP确定权值系数 | 第46-47页 |
| 4.3 混沌模型研究 | 第47-49页 |
| 4.3.1 Logistic混沌模型 | 第47页 |
| 4.3.2 初值及参数对混沌序列的影响 | 第47-49页 |
| 4.4 算法 | 第49-52页 |
| 4.4.1 算法描述 | 第49-51页 |
| 4.4.2 优化模型求解流程图 | 第51-52页 |
| 4.5 实验分析 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-59页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 前景展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第63-64页 |
