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若干组合优化问题的算法研究

摘要第1-15页
ABSTRACT第15-19页
第1章 绪论第19-35页
   ·算法与计算复杂度第19-21页
   ·近似算法与近似性能保障第21-24页
     ·双目标优化第23-24页
   ·随机算法与期望时间复杂度第24-25页
   ·智能搜索算法第25-29页
     ·爬山法第26页
     ·深度优先搜索策略第26页
     ·广度优先搜索策略第26页
     ·最好优先搜索策略第26-28页
     ·智能搜索算法A~*及其性质第28-29页
   ·线性规划第29-30页
   ·本文研究的主要问题第30-33页
     ·低度网络设计问题第30-32页
     ·集合覆盖问题第32-33页
     ·规划问题第33页
   ·本文的主要贡献第33-35页
第2章 最小度生成树问题第35-57页
   ·低度网络设计问题简介第35-39页
     ·应用背景第35-36页
     ·已有工作第36-39页
   ·符号与表示第39-40页
   ·DMDST问题的近似算法第40-46页
     ·见证集合第41-42页
     ·算法第42-44页
     ·性能分析第44-46页
   ·DAG_MDST问题的精确算法第46-53页
     ·算法第46-52页
     ·时间复杂度分析第52-53页
   ·应用:最短时间广播问题第53-57页
     ·改进的最短时间广播问题算法第54-57页
第3章 带度约束的最小生成树问题第57-67页
   ·有向图的最小生成树第57-58页
   ·问题的描述与算法第58-61页
   ·费用分析第61-63页
   ·度的分析第63-67页
第4章 集合覆盖问题第67-73页
   ·问题与算法第68-69页
   ·算法的性能分析第69-73页
第5章 规划问题第73-87页
   ·简介第74-75页
   ·核心扩展方法第75-78页
   ·理论分析第78-82页
   ·EC的高效实现第82-84页
   ·实验结果第84-87页
第6章 总结与展望第87-89页
   ·本文总结第87-88页
   ·研究展望第88-89页
参考文献第89-97页
致谢第97-99页
攻读学位期间发表的学术论文第99-101页
在读期间参与科研项目情况第101-103页
学位论文评阅及答辩情况表第103-105页
外文论文第105-133页

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