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Applying Swarm Intelligence Algorithms in Wireless Sensor Networks Energy Optimization

DEDICATION第5-6页
ABSTRACT第6页
摘要第7-9页
TABLE OF CONTENTS第9-11页
LIST OF FIGURES第11-12页
LIST OF TABLES第12-13页
CHAPTER 1:INTRODUCTION第13-17页
    1.1 Wireless Sensor Networks(WSNs)第13页
    1.2 Clustering Techniques Overview第13-14页
    1.3 Introduction to Swarm Intelligence第14页
    1.4 Contribution to This Thesis第14-15页
    1.5 Outline of This Thesis第15-17页
CHAPTER 2:SWARM INTELLIGENCE ALGORITHMS第17-25页
    2.1 What is Swarm Intelligence?第17页
    2.2 Particle Swarrm Optimization(PSO)Algorithm第17-20页
    2.3 Ant Colony Optimization(ACO)Algorithm第20-21页
    2.4 Other Swarm Intelligence Algorithms第21-25页
        2.4.1. River Formation Dynamics第21-22页
        2.4.2. Stochastic diffusion search第22页
        2.4.3. Intelligent Water Drops第22-23页
        2.4.4. Charged System Search第23-25页
CHAPTER 3:WIRELESS ENERGY OPTIMIZATION RELATED WORK第25-39页
    3.1 Deep Inside WSNs第25-28页
    3.2 Clustering Algorithms Criteria第28-30页
    3.3 Why to Cluster WSNs?第30-36页
        3.3.1. Wireless Network Clustering Definition第30-31页
        3.3.2. Challenges for Clustering Algorithms第31-33页
        3.3.3. Existing Clustering Algorithms第33-36页
            3.3.3.1. K-means Clustering Algorithm第33-35页
            3.3.3.2. Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy第35-36页
    3.4 Energy Utilization in WSNs Background第36-39页
CHAPTER 4:THE PROPOSED APPROACH "IMPROVED MANY OPTIMIZINGLIAISONS ALGORITHM"第39-47页
    4.1 PSO Simplification第39-41页
    4.2 Cluster Formation Protocol for WSNs第41-43页
    4.3 Improved Many Optimizing Liaisons "The Proposed Algorithm"第43-47页
CHAPTER 5:SIMULATION ANALYSIS第47-61页
    5.1 Comparison of IMOL and PSO Algorithms第47-58页
        5.1.1. Case 1:Vmax=100000第47-51页
        5.1.2. Case 2:Vmax=100第51-54页
        5.1.3. Case 3:Vmax=4.6第54-58页
    5.2 Comparison with Other Cluster-Based Algorithms第58-61页
CHAPTER 6:CONCULSIONS AND FUTURE WORK第61-63页
REFERENCES第63-67页
ACKNOWLEDGEMENTS第67-69页
APPENDIX A:PUBLISHED PAPER第69页

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