随机图的均匀染色算法研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第10-14页 |
1.1 引言 | 第10-11页 |
1.2 研究背景、目的及意义 | 第11-12页 |
1.3 本文的主要工作 | 第12页 |
1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
2 图染色相关概念及经典算法概述 | 第14-22页 |
2.1 引言 | 第14页 |
2.2 图染色基本定义和猜想 | 第14-16页 |
2.3 遗传算法在图染色中的应用 | 第16-19页 |
2.3.1 遗传算法的基本思想 | 第16页 |
2.3.2 遗传算法的基本步骤 | 第16页 |
2.3.3 遗传算法的图染色中的应用 | 第16-19页 |
2.4 模拟退火算法 | 第19-21页 |
2.4.1 模拟退火算法的基本思想 | 第19页 |
2.4.2 模拟退火算法的基本步骤 | 第19-20页 |
2.4.3 模拟退火算法在图染色中的应用 | 第20-21页 |
2.5 本章小结 | 第21-22页 |
3 图的生成算法 | 第22-32页 |
3.1 引言 | 第22页 |
3.2 随机图的生成算法 | 第22-25页 |
3.2.1 随机图的定义和模型 | 第22页 |
3.2.2 算法描述及流程图 | 第22-24页 |
3.2.3 算法测试 | 第24-25页 |
3.3 生成有限点数所有图算法 | 第25-31页 |
3.3.1 定义主要数据结构及生成树 | 第25-26页 |
3.3.2 算法描述及流程图 | 第26-29页 |
3.3.3 算法测试 | 第29-31页 |
3.3.4 实验结果 | 第31页 |
3.4 本章小结 | 第31-32页 |
4 随机图的正常均匀边染色及正常均匀全算法 | 第32-55页 |
4.1 引言 | 第32页 |
4.2 正常均匀边染色算法 | 第32-43页 |
4.2.1 正常均匀边染色的相关定义和猜想 | 第32页 |
4.2.2 目标函数的构建 | 第32-33页 |
4.2.3 主要数据结构的定义 | 第33-34页 |
4.2.4 正常均匀边染色算法描述及流程图 | 第34-36页 |
4.2.5 算法测试 | 第36-41页 |
4.2.6 算法分析 | 第41-42页 |
4.2.7 实验结果 | 第42-43页 |
4.3 正常均匀全染色算法 | 第43-53页 |
4.3.1 正常均匀全染色的相关定义和猜想 | 第43-44页 |
4.3.2 目标函数的构建 | 第44-45页 |
4.3.3 正常均匀全染色算法描述及流程图 | 第45-47页 |
4.3.4 算法测试 | 第47-50页 |
4.3.5 算法分析 | 第50-52页 |
4.3.6 实验结果 | 第52-53页 |
4.4 本章小结 | 第53-55页 |
5 随机图的可区别均匀边染色算法 | 第55-75页 |
5.1 引言 | 第55页 |
5.2 邻点可区别均匀边染色算法 | 第55-64页 |
5.2.1 邻点可区别均匀边染色的相关定义和猜想 | 第55页 |
5.2.2 目标函数的构建 | 第55-56页 |
5.2.3 邻点可区别均匀边染色算法描述及流程图 | 第56-59页 |
5.2.4 算法测试 | 第59-62页 |
5.2.5 算法分析 | 第62-63页 |
5.2.6 实验结果 | 第63-64页 |
5.3 点可区别均匀边染色算法 | 第64-74页 |
5.3.1 点可区别均匀边染色的相关定义和猜想 | 第64-65页 |
5.3.2 目标函数的构建 | 第65页 |
5.3.3 点可区别均匀边染色算法描述及流程图 | 第65-67页 |
5.3.4 算法测试 | 第67-71页 |
5.3.5 算法分析 | 第71-72页 |
5.3.6 实验结果 | 第72-74页 |
5.4 本章小结 | 第74-75页 |
6 基于均匀边染色的无线传感网络广播调度算法 | 第75-79页 |
6.1 引言 | 第75-76页 |
6.2 TDMA时隙分配 | 第76页 |
6.3 均匀边染色算法解决广播调度问题 | 第76-78页 |
6.3.1 步骤描述 | 第77页 |
6.3.2 算法结果及分析 | 第77-78页 |
6.4 本章小结 | 第78-79页 |
结论 | 第79-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
参考文献 | 第81-84页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第84页 |