| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 符号说明 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 无线传感器网络的应用背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 无线传感器网络的结构和特点 | 第9-11页 |
| 1.2.1 无线传感器网络的结构和组成 | 第9-10页 |
| 1.2.2 无线传感器网络的特点 | 第10页 |
| 1.2.3 无线传感器网络动态覆盖问题的提出 | 第10-11页 |
| 1.3 无线传感器网络动态覆盖问题的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 1.4.1 论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4.2 论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 无线传感器网络动态覆盖问题模型的建立 | 第14-21页 |
| 2.1 网络的主要参考因素 | 第14-17页 |
| 2.1.1 网络覆盖度的几种评价标准 | 第14-16页 |
| 2.1.2 传感器的几种探测概率模型 | 第16-17页 |
| 2.2 对无线传感器网络动态覆盖问题建模 | 第17-20页 |
| 2.2.1 延长网络寿命和有限时间段内节能的关系 | 第17-19页 |
| 2.2.2 网络寿命的定义 | 第19页 |
| 2.2.3 网络覆盖度的定义 | 第19-20页 |
| 2.2.4 无线传感器网络动态覆盖问题模型 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 多目标遗传算法简介 | 第21-27页 |
| 3.1 多目标优化问题 | 第21-23页 |
| 3.1.1 几个重要概念 | 第22页 |
| 3.1.2 多目标优化问题的求解思路 | 第22-23页 |
| 3.2 多目标遗传算法 | 第23-27页 |
| 3.2.1 所涉及的遗传算法的概念 | 第23-24页 |
| 3.2.2 多目标遗传算法的基本思想和流程 | 第24-26页 |
| 3.2.3 多目标遗传算法解决多目标问题的优势 | 第26-27页 |
| 第四章 基于打开顺序预排列法的算法 | 第27-37页 |
| 4.1 问题模型 | 第27页 |
| 4.2 基于打开顺序预排列法的算法设计 | 第27-33页 |
| 4.2.1 编码方案 | 第27-28页 |
| 4.2.2 解码方案 | 第28-29页 |
| 4.2.3 交叉操作 | 第29-30页 |
| 4.2.4 变异操作 | 第30页 |
| 4.2.5 适应值分配机制 | 第30-31页 |
| 4.2.6 选择算子 | 第31-32页 |
| 4.2.7 算法终止条件 | 第32页 |
| 4.2.8 网络寿命T 的估计 | 第32-33页 |
| 4.3 算例仿真结果 | 第33-37页 |
| 4.3.1 具体算法流程 | 第33-34页 |
| 4.3.2 算例中各个参数的选择 | 第34-35页 |
| 4.3.3 算例运行结果 | 第35-37页 |
| 第五章 基于预先布局时间段法的算法 | 第37-40页 |
| 5.1 基于预先布局时间段法的算法设计 | 第37-39页 |
| 5.1.1 编码方案 | 第37页 |
| 5.1.2 解码过程 | 第37-38页 |
| 5.1.3 交叉操作 | 第38页 |
| 5.1.4 变异操作 | 第38页 |
| 5.1.5 其他的遗传操作 | 第38-39页 |
| 5.2 算例仿真结果 | 第39-40页 |
| 第六章 基于全局能量分配法的算法 | 第40-43页 |
| 6.1 基于全局能量分配法的算法设计 | 第40-42页 |
| 6.1.1 编码方案 | 第40页 |
| 6.1.2 解码过程 | 第40-41页 |
| 6.1.3 交叉操作 | 第41页 |
| 6.1.4 变异操作 | 第41页 |
| 6.1.5 其他的遗传操作 | 第41-42页 |
| 6.2 算例仿真结果 | 第42-43页 |
| 第七章 总结与展望 | 第43-48页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第43-47页 |
| 7.1.1 本文所采用的无线传感器网络动态覆盖算法的分析 | 第43-47页 |
| 7.2 需进一步解决的问题 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |