最大独立集问题的一类进化算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·最大独立集问题概述 | 第9-12页 |
| ·最大独立集问题及其相关问题概述 | 第9-10页 |
| ·最大独立集问题的复杂性 | 第10-12页 |
| ·最大独立集问题的实际意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状及存在的问题 | 第12-15页 |
| ·国内研究现状 | 第13页 |
| ·国外研究现状 | 第13-15页 |
| ·存在的问题 | 第15页 |
| ·本文研究的主要内容和创新点 | 第15-19页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| ·本文的主要创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 独立数的界与估计 | 第19-25页 |
| ·最大独立集的界 | 第19-22页 |
| ·下界 | 第19-21页 |
| ·上界 | 第21-22页 |
| ·在简单例图上的实验结果 | 第22-25页 |
| 第三章 最大独立集问题及其启发式算法 | 第25-37页 |
| ·最大独立集问题的函数形式 | 第25-27页 |
| ·启发式算法 | 第27-36页 |
| ·贪婪算法 | 第28-29页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第29-31页 |
| ·模拟退火法 | 第31-32页 |
| ·遗传算法 | 第32-34页 |
| ·人工神经网络算法 | 第34-35页 |
| ·并行算法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 最大独立集问题的改进启发式算法 | 第37-57页 |
| ·改进贪婪算法 | 第37-44页 |
| ·构造独立集 | 第37-39页 |
| ·与经典贪婪算法的比较 | 第39-42页 |
| ·改进独立集 | 第42-44页 |
| ·改进遗传算法 | 第44-56页 |
| ·EA/G算法的思想和特征 | 第44-45页 |
| ·EA/G算法的实现过程和算法描述 | 第45-47页 |
| ·实现EA/G算法的准备工作 | 第45-46页 |
| ·EA/G算法的总体框架 | 第46-47页 |
| ·EA/G算法的不足和改进策略 | 第47-49页 |
| ·自学习进化算法求解最大独立集问题的算法描述 | 第49-53页 |
| ·自学习进化算法的细节描述 | 第49-52页 |
| ·自学习进化算法的框架步骤 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-60页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·进一步的工作与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
