基于自然计算的WSN路由技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·选题背景 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·WSN 路由技术研究现状与发展趋势 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第9页 |
| ·发展趋势 | 第9-10页 |
| ·自然计算技术研究现状与发展趋势 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第10页 |
| ·发展趋势 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容与章节安排 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第11页 |
| ·章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 WSN 路由模型分析 | 第13-21页 |
| ·WSN 概述 | 第13-15页 |
| ·WSN 节点的体系结构 | 第13-14页 |
| ·WSN 的层次化结构 | 第14页 |
| ·WSN 的网络覆盖 | 第14-15页 |
| ·WSN 路由协议研究 | 第15-16页 |
| ·LEACH | 第15-16页 |
| ·TEEN | 第16页 |
| ·PEGASIS | 第16页 |
| ·能量受限路由模型 | 第16-20页 |
| ·链状路由模型 | 第17-19页 |
| ·簇状路由模型 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 自然计算技术及仿真 | 第21-32页 |
| ·蚁群算法及其改进 | 第21-23页 |
| ·基本蚁群算法 | 第21-22页 |
| ·SA-ACO 算法 | 第22页 |
| ·SA-ACO 算法的主要步骤 | 第22-23页 |
| ·云智能算法及其改进 | 第23-25页 |
| ·云智能概述 | 第23页 |
| ·基本PSO 算法 | 第23-24页 |
| ·云PSO 算法 | 第24-25页 |
| ·云PSO 算法的主要步骤 | 第25页 |
| ·典例仿真与对比分析 | 第25-31页 |
| ·SA-ACO 算法的仿真 | 第25-28页 |
| ·云PSO 算法的仿真 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 WSN 路由设计与实验 | 第32-38页 |
| ·基于自然计算的WSN 路由模型设计 | 第32-33页 |
| ·SA-ACO 算法的模型设计 | 第32页 |
| ·云PSO 算法的模型设计 | 第32-33页 |
| ·实验场景与参数 | 第33页 |
| ·实验结果及对比分析 | 第33-36页 |
| ·基于SA-ACO 算法的链状路由模型仿真 | 第33-35页 |
| ·基于云PSO 算法的簇状路由模型仿真 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第5章结论 | 第38-40页 |
| ·仿真结果总结 | 第38页 |
| ·创新点 | 第38页 |
| ·下一步工作 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第44页 |
