面向工业生产的移动感知节点组网优化算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-16页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·无线传感器网络概述 | 第8-14页 |
| ·无线传感器网络的应用及意义 | 第8-10页 |
| ·无线传感器网络的概念及特点 | 第10-12页 |
| ·无线传感器网络的体系结构 | 第12-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 无线传感器网络的节点部署 | 第16-21页 |
| ·节点部署的意义及实际应用 | 第16页 |
| ·无线传感器网络部署算法的分类及特点 | 第16-17页 |
| ·无线传感器网络部署算法的研究现状 | 第17-20页 |
| ·集中式部署算法 | 第17-19页 |
| ·分布式部署算法 | 第19-20页 |
| ·本章小节 | 第20-21页 |
| 第三章 基于边界扩张的虚拟力算法 | 第21-34页 |
| ·系统模型及假设 | 第21-24页 |
| ·网络部署模型 | 第21-22页 |
| ·网络覆盖模型 | 第22-23页 |
| ·算法环境假设 | 第23-24页 |
| ·基本概念 | 第24-27页 |
| ·边界节点及内部节点 | 第24页 |
| ·边界扩张力 | 第24-25页 |
| ·距离阈值d_(th) | 第25-27页 |
| ·能量消耗 | 第27页 |
| ·传感器节点受力分析 | 第27-30页 |
| ·边界节点受力分析 | 第27-28页 |
| ·内部节点受力分析 | 第28-30页 |
| ·BEVF 算法在传感器网络部署中的应用 | 第30-34页 |
| 第四章 基于遗传算法的多目标规划部署算法 | 第34-39页 |
| ·数学模型及假设 | 第34-35页 |
| ·覆盖率度量 | 第34页 |
| ·能量度量 | 第34页 |
| ·约束条件 | 第34-35页 |
| ·问题描述 | 第35页 |
| ·基于遗传算法的多目标规划部署算法 | 第35-37页 |
| ·编码和解码 | 第35-36页 |
| ·适应度函数和遗传操作 | 第36页 |
| ·遗传求解流程 | 第36-37页 |
| ·基于遗传算法的多目标规划部署算法的实现与应用 | 第37-39页 |
| 第五章 算法性能评估 | 第39-48页 |
| ·算法评价的内容及目的 | 第39页 |
| ·距离阈值对BEVF 算法的影响 | 第39-43页 |
| ·距离阈值对无线传感器网络覆盖率的影响 | 第39-40页 |
| ·距离阈值对无线传感器网络移动距离及能耗的影响 | 第40-43页 |
| ·算法性能比较 | 第43-48页 |
| ·感知覆盖率的对比 | 第43-44页 |
| ·网络节点移动距离的对比 | 第44-46页 |
| ·网络节点能量消耗的对比 | 第46-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
