本书概述了无线传感器网络及其各种应用、算法以及相关的挑战；介绍了仿生优化算法，如遗传算法（GA）、人工神经网络（ANN）和人工免疫系统（AIS）在故障分析和诊断以及交通管理中的应用。重点介绍了用于解决路由、网络参数优化和能量估计问题的群优化技术，如非洲水牛优化（ABO）、粒子群优化（PSO）和改进的群智能算法。探讨了基于遗传算法、粒子群优化算法、人工神经网络、基于教学的优化算法（TLBO）以及组合算法的多目标优化技术。

第一部分：概述
第1章 无线传感器网络应用、挑战与算法
1.1 引言
1.2 无线传感器网络的应用
1.3 无线传感器网络面临的挑战
1.4 自然计算
1.5 自然启发算法
1.5.1 蚁群优化算法
1.5.2 粒子群优化算法
1.5.3 遗传算法
1.5.4 群集智能算法
1.5.5 人工神经网络算法
1.5.6 非洲水牛优化算法
1.5.7 人工免疫算法
1.6 小结
参考文献
第二部分：仿生优化
第2章 基于遗传算法的无线传感器网络故障感知路由算法
2.1 引言
2.2 相关工作文献综述
2.3 系统模型和术语
2.4 提出的算法
2.4.1 信息共享阶段
2.4.2 网络设置阶段
2.4.3 稳定阶段
2.5 仿真结果
2.5.1 仿真设置
2.5.2 实验结果评估
2.6 小结
参考文献
第3章 基于遗传算法的无线传感器网络延寿故障诊断技术
3.1 引言
3.1.1 问题
3.1.2 挑战
3.2 故障、错误和失效
3.2.1 故障类型
3.2.2 故障诊断
3.3 相关研究工作
3.4 提议的方法
3.5 性能评估
3.6 小结
参考文献
第4章 基于遗传算法的无线传感器网络智能流量管理技术
4.1 引言
4.2 相关工作文献综述
4.3 提议的方法
4.4 性能评估
4.5 小结
参考文献
第5章 基于深度学习技术构造神经网络的无线传感器网络故障诊断
5.1 引言
5.2 相关工作文献综述
5.2.1 基于统计检验的间歇故障诊断
5.2.2 故障诊断的软计算和神经网络方法
5.3 系统模型
5.3.1 条件假设
5.3.2 无线传感器网络模型
5.3.3 故障模型
5.3.4 传感器数据建模
……
第三部分 群优化
第四部分 多目标优化