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无线传感网中基于Q学习的多基站分簇拓扑算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-17页
    1.1 无线传感器网络概述第11-12页
    1.2 无线传感器网络特点第12-14页
    1.3 无线传感网的应用范围第14-15页
    1.4 无线传感网国内外研究现状第15页
    1.5 论文的研究内容和组织结构第15-17页
2 无线传感网的路由协议第17-26页
    2.1 路由协议概述第17-18页
    2.3 路由协议设计原则第18-19页
    2.4 无线传感网路由协议分类第19-20页
    2.5 典型路由协议的分析第20-25页
        2.5.1 平面型路由协议第20-23页
        2.5.2 分层路由协议第23-25页
    2.6 本章小结第25-26页
3 基于梯度的分级分簇拓扑算法第26-33页
    3.1 模型建立第26-28页
        3.1.1 网络模型第26-27页
        3.1.2 能量模型第27-28页
        3.1.3 问题描述第28页
    3.2 算法描述第28-31页
        3.2.1 定义第28-29页
        3.2.2 算法描述第29-30页
        3.2.5 特例说明第30-31页
    3.3 性能分析第31-32页
    3.4 本章小结第32-33页
4 基于Q学习的多基站分簇拓扑算法第33-49页
    4.1 Q学习算法第33-35页
        4.1.1 Q学习算法第33-34页
        4.1.2 回报函数的改进第34-35页
    4.2 OWA多属性决策法确定综合权值第35-36页
        4.2.1 OWA多属性决策第35页
        4.2.2 综合权值的优化第35-36页
    4.3 唯一梯度值第36-37页
    4.4 算法描述第37-40页
        4.4.1 分簇阶段第37-38页
        4.4.2 生成簇树阶段第38-39页
        4.4.3 特例分析第39-40页
    4.5 仿真结果分析第40-45页
    4.6 基于Q学习的多基站分簇拓扑算法的维护与更新第45-48页
        4.6.1 节点上线第45-47页
        4.6.2 节点下线第47-48页
    4.7 本章小结第48-49页
5 总结和展望第49-51页
    5.1 全文总结第49-50页
    5.2 研究展望第50-51页
参考文献第51-53页
个人简历及研究成果第53-54页
    个人简历第53页
    发表的论文及科研项目第53-54页
致谢第54页

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