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基于微分进化算法的无线传感器网络若干优化问题研究

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基于微分进化算法的无线传感器网络若干优化问题研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-16页
第1章 绪论第16-27页
  · 研究背景第16-17页
  · 研究目的及意义第17-18页
  · 研究现状第18-23页
    · 单目标微分进化算法研究概述第18-21页
    · 多目标微分进化算法研究概述第21页
    · 基于进化算法对无线传感器网络研究概述第21-23页
  · 主要工作及创新点第23-25页
  · 论文的组织结构第25-27页
第2章 微分进化算法中优劣交叉策略的研究第27-53页
  · 引言第27页
  · 标准微分进化算法第27-29页
  · 基于优劣个体的交叉策略第29-34页
    · 优劣交叉思想第30-31页
    · 种群多样性的测量第31-32页
    · 优劣交叉策略的理论基础第32-34页
  · 策略的框架和复杂度分析第34-36页
  · 实验对比分析第36-51页
    · 二项式交叉中SI策略测试第37-39页
    · 指数交叉中SI策略测试第39页
    · 四个著名DE变体的比较第39-42页
    · SI策略的扩展性研究第42-46页
    · SI交叉策略的参数设置第46-51页
  · 本章小结第51-53页
第3章 多目标微分进化中非支配解排序及拥挤距离的研究第53-75页
  · 引言第53-55页
  · 相关工作第55-57页
    · 多目标优化的数学描述第55-56页
    · 经典的非支配解排序和拥挤距离第56-57页
  · 基于非支配解排序的快速两目标微分进化算法第57-66页
    · 快速的非支配解排序方法第57-60页
    · 快速的非支配解排序算法理论基础第60-62页
    · 一种均匀的拥挤距离计算方法第62-64页
    · 快速两目标微分进化算法总体框架和时间复杂度分析第64-66页
  · 仿真实验第66-74页
    · 实验环境及参数设置第66页
    · 运行速度对比第66-67页
    · 总体性能对比第67-68页
    · 均匀的拥挤距离方法测试第68-71页
    · 算法FMODE的参数设置第71-74页
  · 本章小结第74-75页
第4章 基于单目标微分进化研究无线传感器网络中最大生存时间问题第75-94页
  · 引言第75页
  · 相关工作第75-78页
    · 问题研究现状第75-76页
    · 微分进化算法第76-77页
    · 无线传感器网络中的覆盖问题描述第77-78页
  · 一种通用的WSN覆盖问题部署生成方法第78-81页
  · 基于微分进化研究WSN中最大生存时间问题第81-86页
    · 算法中染色体的表示和初始化第81-82页
    · 算法中染色体重组操作第82-83页
    · 算法中适应度的计算第83-84页
    · 算法的总体流程第84-85页
    · 算法时间复杂度分析第85-86页
  · 仿真实验及分析第86-92页
    · 实验环境及参数设置第86页
    · 总体性能对比第86-89页
    · 基因修正取整方式对比第89页
    · 参数设置及变异方式对比第89-91页
    · 自适应的DE变体实验对比第91-92页
  · 本章小结第92-94页
第5章 基于单目标微分进化研究无线传感器网络中最优路径问题第94-110页
  · 引言第94页
  · 相关工作第94-97页
    · 无线传感器网络的路径优化研究现状第94-95页
    · 微分进化算法第95页
    · 最优路径问题描述及数学建模第95-97页
  · 基于单目标微分进化研究WSN的最优路径问题第97-102页
    · 染色体编码和初始化第97-99页
    · 染色体的修正操作第99-100页
    · 算法的交叉和变异第100-101页
    · 算法的适应度函数第101-102页
  · 仿真实验及分析第102-108页
    · 实验环境及参数设置第102-104页
    · 总体性能对比第104-105页
    · 参数设置及变异方式对比第105-107页
    · 优劣交叉策略(DE-SI)的实验对比第107-108页
  · 本章小结第108-110页
第6章 基于多目标微分进化研究无线传感器网络中两目标覆盖问题第110-124页
  · 引言第110页
  · 相关工作第110-112页
    · 无线传感器网络的两目标覆盖问题研究现状第110-111页
    · 两目标覆盖问题描述及建模第111-112页
  · 基于多目标微分进化研究WSN的两目标覆盖问题第112-115页
    · 方法中染色体的表示第112-113页
    · 算法的变异和交叉第113页
    · 算法中适应度的计算第113页
    · 算法的总体流程第113-115页
  · 仿真实验及分析第115-123页
    · 实验环境及参数设置第115-116页
    · 总体性能对比第116-120页
    · 参数设置对比第120页
    · 变异方式对比第120-123页
    · 基因修正取整方式对比第123页
  · 本章小结第123-124页
第7章 总结与展望第124-128页
  · 研究成果总结第124-126页
  · 研究展望第126-128页
参考文献第128-139页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第139-140页
致谢第140页

本篇论文共140页,点击这进入下载页面
 
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