| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 无线传感器网络节点休眠调度问题概述 | 第12-19页 |
| 2.1 无线传感网络的基本概念 | 第12-14页 |
| 2.2 无线传感器网络的特点 | 第14-15页 |
| 2.3 无线传感器网络中节点调度问题背景 | 第15-16页 |
| 2.4 无线传感器网络中节点调度算法的介绍 | 第16-18页 |
| 2.5 无线传感器网络中节点调度面临的问题 | 第18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于Q-学习的无线传感器网络节点休眠调度算法 | 第19-30页 |
| 3.1 问题背景 | 第19-20页 |
| 3.2 模型和问题描述 | 第20-23页 |
| 3.2.1 强化学习算法 | 第20-21页 |
| 3.2.2 网络模型 | 第21-22页 |
| 3.2.3 相关定义 | 第22-23页 |
| 3.2.4 网络生命周期 | 第23页 |
| 3.3 基于Q-学习的调度算法 | 第23-27页 |
| 3.3.1 值函数定义 | 第24-25页 |
| 3.3.2 值迭代算法 | 第25页 |
| 3.3.3 随机探索方法 | 第25-26页 |
| 3.3.4 学习速率调整 | 第26页 |
| 3.3.5 算法框图 | 第26-27页 |
| 3.4 仿真结果及其分析 | 第27-29页 |
| 3.4.1 实验环境设置 | 第27-28页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于Q-学习的无线传感器网络MAC层调度方法 | 第30-40页 |
| 4.1 问题背景 | 第30-31页 |
| 4.2 模型和问题描述 | 第31-33页 |
| 4.2.1 马尔科夫决策过程(MDP) | 第31页 |
| 4.2.2 网络模型 | 第31-32页 |
| 4.2.3 相关定义 | 第32-33页 |
| 4.3 QMSA算法 | 第33-36页 |
| 4.3.1 基于原始Q-学习的休眠调度算法 | 第33-34页 |
| 4.3.2 基于神经网络的优化 | 第34-36页 |
| 4.3.3 算法框图 | 第36页 |
| 4.4 仿真结果及其分析 | 第36-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 结论和展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 个人简历 | 第47-48页 |
| 在学期间研究成果及发表的学术论文 | 第48页 |