基于灰狼优化算法的无线传感器网络覆盖策略

第1章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 课题国内外研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文的结构安排

第2章 无线传感器网络覆盖相关理论

2.1 无线传感器网络概述

2.1.1 基本概念

2.1.2 无线传感器网络的结构

2.1.3 WSN的特点

2.2 无线传感器网络覆盖问题

2.2.1 覆盖相关概念

2.2.2 网络覆盖类型

2.2.3 传感器节点感知模型

2.2.4 覆盖问题性能指标

2.3 本章小结

第3章 改进的粒子群算法

3.1 基本粒子群算法

3.2 PSO-DAC算法

3.2.1 惯性权重

3.2.2 加速因子

3.2.3 PSO-DAC算法实现步骤

3.3 仿真分析

3.4 本章小结

第4章 融合粒子群的灰狼优化算法

4.1 基本灰狼算法

4.2 灰狼算法描述

4.3 改进的灰狼算法

4.3.1 Tent混沌映射

4.3.2 非线性控制参数策略

4.3.3 融合PSO-GWO算法

4.4 仿真实验

4.4.1 基本测试函数

4.4.2 实验参数设置

4.5 仿真实验分析

4.5.1 与基本PSO算法的比较

4.5.2 与基本GWO以及改进的GWO算法的比较

4.5.3 种群规模对算法的影响

4.6 本章小结

第5章 基于粒子群的灰狼优化算法的WSN覆盖优化策略

5.1 无线传感器网络节点模型

5.2 基于改进灰狼算法的无线传感器网络覆盖优化

5.2.1 基于PSO_GWO的无线传感器网络覆盖算法

5.2.2 网络覆盖优化算法实现

5.3 仿真实验设置

5.4 仿真实验分析

5.4.1 与PSO-DAC算法、GWO算法实验对比

5.4.2 迭代次数对覆盖算法优化的影响

5.5 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果

声明

致谢