| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·选题背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文主要工作及章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 无线传感器网络概述 | 第12-16页 |
| ·无线传感器网络的基本结构 | 第12-13页 |
| ·无线传感器网络的应用场景 | 第13-14页 |
| ·无线传感器网络中覆盖控制与节点部署问题 | 第14-16页 |
| ·研究内涵 | 第14页 |
| ·覆盖控制问题 | 第14-15页 |
| ·节点部署问题 | 第15-16页 |
| 第三章 人工鱼群算法在无线传感器网络覆盖优化中的应用 | 第16-28页 |
| ·人工鱼群算法的理论基础 | 第16-18页 |
| ·人工鱼群算法概述 | 第16-17页 |
| ·人工鱼群算法的主要行为 | 第17页 |
| ·问题的解决方式 | 第17-18页 |
| ·人工鱼群算法流程 | 第18页 |
| ·网络覆盖模型选取 | 第18-20页 |
| ·基于人工鱼算法在无线传感器网络中覆盖优化控制过程 | 第20-24页 |
| ·算法求解目标 | 第20-21页 |
| ·算法实现及其改进 | 第21-22页 |
| ·算法流程及步骤 | 第22-24页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 粒子群算法在无线传感器网络覆盖优化中的应用 | 第28-37页 |
| ·粒子群算法的理论知识 | 第28页 |
| ·粒子群算法实现步骤及流程 | 第28-30页 |
| ·惯性权重的选择 | 第30-31页 |
| ·基于粒子群算法在无线传感器网络中覆盖优化控制过程 | 第31-32页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 遗传算法在无线传感器网络覆盖优化中的应用 | 第37-47页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第37页 |
| ·遗传算法的流程和步骤 | 第37-39页 |
| ·基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 | 第39-41页 |
| ·非线性规划函数 | 第39页 |
| ·算法结合思想 | 第39页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第39-41页 |
| ·基于遗传算法在无线传感器网络中覆盖优化控制过程 | 第41-42页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 温室大棚中无线传感器网络覆盖优化控制 | 第47-54页 |
| ·设施农业环境监控的需求分析 | 第47页 |
| ·无线传感器网络应用的方案 | 第47-48页 |
| ·温室大棚中无线传感器网络覆盖优化的必要性 | 第48-49页 |
| ·温室监控覆盖率优化 | 第49-51页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第七章 结论和展望 | 第54-56页 |
| ·主要结论 | 第54-55页 |
| ·研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在学期间的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
