随机图的可约染色算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 经典智能算法在图染色中的应用 | 第12-16页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 遗传算法在图染色中的应用 | 第12-13页 |
| 2.2.1 遗传算法的基本思想 | 第12页 |
| 2.2.2 遗传算法的基本步骤 | 第12-13页 |
| 2.2.3 遗传算法在图染色中应用 | 第13页 |
| 2.3 模拟退火算法 | 第13-15页 |
| 2.3.1 模拟退火算法的基本思想 | 第13-14页 |
| 2.3.2 模拟退火算法的基本步骤 | 第14页 |
| 2.3.3 模拟退火算法在图染色中的应用 | 第14-15页 |
| 2.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 3 随机图的点可约染色算法 | 第16-42页 |
| 3.1 引言 | 第16页 |
| 3.2 主要数据结构的定义 | 第16-17页 |
| 3.3 点可约边染色算法 | 第17-28页 |
| 3.3.1 定义及相关猜想 | 第17页 |
| 3.3.2 目标函数的构建 | 第17-18页 |
| 3.3.3 算法描述及流程图 | 第18-23页 |
| 3.3.4 算法测试 | 第23-28页 |
| 3.4 点可约全染色算法 | 第28-35页 |
| 3.4.1 定义及相关猜想 | 第28页 |
| 3.4.2 目标函数的构建 | 第28-30页 |
| 3.4.3 算法描述及流程图 | 第30-32页 |
| 3.4.4 算法测试 | 第32-35页 |
| 3.5 实验结果 | 第35-38页 |
| 3.6 算法分析 | 第38-41页 |
| 3.7 算法总结 | 第41-42页 |
| 4 随机图的邻点可约染色算法 | 第42-62页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 邻点可约边染色算法 | 第42-49页 |
| 4.2.1 定义及相关猜想 | 第42页 |
| 4.2.2 目标函数的构建 | 第42-43页 |
| 4.2.3 算法描述及流程图 | 第43-45页 |
| 4.2.4 算法测试 | 第45-49页 |
| 4.3 邻点可约全染色算法 | 第49-56页 |
| 4.3.1 定义及相关猜想 | 第49页 |
| 4.3.2 目标函数的构建 | 第49-50页 |
| 4.3.3 算法描述及流程图 | 第50-53页 |
| 4.3.4 算法测试 | 第53-56页 |
| 4.4 实验结果 | 第56-58页 |
| 4.5 算法分析 | 第58-60页 |
| 4.6 算法总结 | 第60-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68页 |
