自由搜索算法及其在传感器网络中的应用



自由搜索算法及其在传感器网络中的应用

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自由搜索算法及其在传感器网络中的应用

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-15页
第1章绪论	第15-33页
· 研究背景	第15-19页
· 智能计算	第15-18页
· 传感器网络	第18-19页
· 群集智能	第19-28页
· 思想起源	第20-22页
· 运行机理	第22-24页
· 研究进展	第24-28页
· 主要贡献和创新点	第28-29页
· 论文的组织结构	第29-33页
第2章自由搜索算法	第33-51页
· 引言	第33-34页
· 生物学背景	第34-35页
· 信息素交流机制	第34页
· 活动能力	第34-35页
· 感知能力	第35页
· 自由搜索算法	第35-42页
· 基本原理	第35-37页
· 算法模型和实现	第37-40页
· 数值实验	第40-42页
· FS和PSO比较研究	第42-47页
· 微粒群算法的基本原理	第43-44页
· 数值实验与分析	第44-46页
· 两种算法的比较	第46-47页
· 本章小结	第47-49页
本章附录测试函数	第49-51页
第3章自适应策略的FS算法	第51-63页
· 引言	第51-52页
· 改进算法	第52-55页
· 改进策略	第52-53页
· 改进算法的实现	第53-54页
· 数值实验	第54-55页
· 自适应搜索算法	第55-60页
· 搜索步T的实时控制	第55-56页
· 极值区的判断处理	第56页
· 灵敏度调整	第56页
· 自适应搜索算法的实现	第56-58页
· 数值实验	第58-60页
· 本章小结	第60-63页
第4章混合策略和遗传搜索算法	第63-81页
· 引言	第63-65页
· 混合策略	第65-66页
· 粗细粒交叉的搜索算法	第66-72页
· 粗粒交叉算子	第66-67页
· 细粒交叉算子	第67页
· 算法实现	第67-68页
· 数值实验与分析	第68-72页
· 遗传微粒群算法	第72-77页
· 微粒群算法的寻优机制	第73页
· 粗粒交叉和克隆变异	第73-74页
· 算法实现	第74-75页
· 数值实验	第75-77页
· 本章小结	第77-79页
本章附录测试函数	第79-81页
第5章多目标自由搜索算法	第81-101页
· 引言	第81-82页
· 相关研究	第82-88页
· 多目标优化模型	第82-84页
· 种群的多样性策略	第84-87页
· 适应值分配和支配队列	第87-88页
· 多目标自由搜索算法	第88-98页
· 适应值分配	第88-89页
· 基于信息素的选择机制	第89-90页
· 自适应策略	第90页
· 外部存档控制	第90-92页
· 算法描述	第92-93页
· 数值实验	第93-98页
· 本章小结	第98-101页
第6章自由搜索算法在传感器网络中的应用	第101-129页
· 引言	第101-102页
· 传感器网络概述	第102-103页
· 自由搜索算法在传感器网络节点定位中的应用	第103-109页
· 最小二乘估计定位算法	第104-105页
· 基于FS的智能节点定位估计算法	第105页
· 仿真实验	第105-109页
· 实验结论	第109页
· 基于MOFS的传感器网络覆盖控制	第109-123页
· 问题描述和相关定义	第110-113页
· WSN的多目标覆盖模型	第113-114页
· 基于MOFS的WSN实时覆盖控制	第114-116页
· 仿真实验与分析	第116-122页
· 实验结论	第122-123页
· 传感器网络平台	第123-128页
· 系统方案	第123-124页
· 主要模块与关键技术	第124-127页
· 演示系统和主要技术指标	第127-128页
· 本章小结	第128-129页
第7章总结与展望	第129-133页
· 总结	第129-130页
· 展望	第130-133页
参考文献	第133-153页
致谢	第153-155页
附录	第155-157页
附录A 攻读博士学位期间参加的科研项目	第155-156页
附录B 攻读博士学位期间发表或录用的论文	第156-157 页

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