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自由搜索算法及其在传感器网络中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第1章 绪论第15-33页
   ·研究背景第15-19页
     ·智能计算第15-18页
     ·传感器网络第18-19页
   ·群集智能第19-28页
     ·思想起源第20-22页
     ·运行机理第22-24页
     ·研究进展第24-28页
   ·主要贡献和创新点第28-29页
   ·论文的组织结构第29-33页
第2章 自由搜索算法第33-51页
   ·引言第33-34页
   ·生物学背景第34-35页
     ·信息素交流机制第34页
     ·活动能力第34-35页
     ·感知能力第35页
   ·自由搜索算法第35-42页
     ·基本原理第35-37页
     ·算法模型和实现第37-40页
     ·数值实验第40-42页
   ·FS和PSO比较研究第42-47页
     ·微粒群算法的基本原理第43-44页
     ·数值实验与分析第44-46页
     ·两种算法的比较第46-47页
   ·本章小结第47-49页
 本章附录 测试函数第49-51页
第3章 自适应策略的FS算法第51-63页
   ·引言第51-52页
   ·改进算法第52-55页
     ·改进策略第52-53页
     ·改进算法的实现第53-54页
     ·数值实验第54-55页
   ·自适应搜索算法第55-60页
     ·搜索步T的实时控制第55-56页
     ·极值区的判断处理第56页
     ·灵敏度调整第56页
     ·自适应搜索算法的实现第56-58页
     ·数值实验第58-60页
   ·本章小结第60-63页
第4章 混合策略和遗传搜索算法第63-81页
   ·引言第63-65页
   ·混合策略第65-66页
   ·粗细粒交叉的搜索算法第66-72页
     ·粗粒交叉算子第66-67页
     ·细粒交叉算子第67页
     ·算法实现第67-68页
     ·数值实验与分析第68-72页
   ·遗传微粒群算法第72-77页
     ·微粒群算法的寻优机制第73页
     ·粗粒交叉和克隆变异第73-74页
     ·算法实现第74-75页
     ·数值实验第75-77页
   ·本章小结第77-79页
 本章附录 测试函数第79-81页
第5章 多目标自由搜索算法第81-101页
   ·引言第81-82页
   ·相关研究第82-88页
     ·多目标优化模型第82-84页
     ·种群的多样性策略第84-87页
     ·适应值分配和支配队列第87-88页
   ·多目标自由搜索算法第88-98页
     ·适应值分配第88-89页
     ·基于信息素的选择机制第89-90页
     ·自适应策略第90页
     ·外部存档控制第90-92页
     ·算法描述第92-93页
     ·数值实验第93-98页
   ·本章小结第98-101页
第6章 自由搜索算法在传感器网络中的应用第101-129页
   ·引言第101-102页
   ·传感器网络概述第102-103页
   ·自由搜索算法在传感器网络节点定位中的应用第103-109页
     ·最小二乘估计定位算法第104-105页
     ·基于FS的智能节点定位估计算法第105页
     ·仿真实验第105-109页
     ·实验结论第109页
   ·基于MOFS的传感器网络覆盖控制第109-123页
     ·问题描述和相关定义第110-113页
     ·WSN的多目标覆盖模型第113-114页
     ·基于MOFS的WSN实时覆盖控制第114-116页
     ·仿真实验与分析第116-122页
     ·实验结论第122-123页
   ·传感器网络平台第123-128页
     ·系统方案第123-124页
     ·主要模块与关键技术第124-127页
     ·演示系统和主要技术指标第127-128页
   ·本章小结第128-129页
第7章 总结与展望第129-133页
   ·总结第129-130页
   ·展望第130-133页
参考文献第133-153页
致谢第153-155页
附录第155-157页
 附录A 攻读博士学位期间参加的科研项目第155-156页
 附录B 攻读博士学位期间发表或录用的论文第156-157页

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