最大流最小截问题的算法研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及其意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状综述 | 第9-10页 |
| 1.3 主要创新与章节安排 | 第10-12页 |
| 1.3.1 创新点 | 第10页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 最大流最小截问题算法和复杂网络 | 第12-16页 |
| 2.1 图的定义及其概念 | 第12-13页 |
| 2.2 最大流最小截问题 | 第13-14页 |
| 2.3 三种经典的复杂网络 | 第14-15页 |
| 2.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 最大流最小截问题的改进最短增广链算法 | 第16-23页 |
| 3.1 最短增广链算法综述 | 第16页 |
| 3.2 改进最短增广链算法思想 | 第16页 |
| 3.3 算法步骤 | 第16-17页 |
| 3.4 算法的正确性和复杂性 | 第17-18页 |
| 3.5 算法示例 | 第18-19页 |
| 3.6 仿真实验与数据 | 第19-22页 |
| 3.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 最大流最小截问题的遗传算法研究 | 第23-33页 |
| 4.1 遗传算法综述 | 第23-24页 |
| 4.1.1 遗传算法的基本原理 | 第23页 |
| 4.1.2 遗传算法的编码解码方法 | 第23-24页 |
| 4.1.3 遗传算法的个体适应度评价 | 第24页 |
| 4.1.4 遗传算子 | 第24页 |
| 4.1.5 遗传算法的执行过程 | 第24页 |
| 4.2 最大流最小截问题的遗传算法解法 | 第24-27页 |
| 4.2.1 编码解码方法和群体初始化方法 | 第24-25页 |
| 4.2.2 适应度函数 | 第25页 |
| 4.2.3 选择算子 | 第25-26页 |
| 4.2.4 交叉算子 | 第26页 |
| 4.2.5 变异算子 | 第26-27页 |
| 4.3 算法步骤 | 第27页 |
| 4.4 仿真实验与数据 | 第27-32页 |
| 4.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 最大流最小截算法在图像分割技术中的应用 | 第33-41页 |
| 5.1 图像分割综述 | 第33-34页 |
| 5.1.1 图像分割重要性 | 第33页 |
| 5.1.2 图像分割原理 | 第33-34页 |
| 5.2 最大流最小截图像分割算法 | 第34-38页 |
| 5.2.1 图与图像之间的映射 | 第34-36页 |
| 5.2.2 构造能量函数 | 第36-38页 |
| 5.3 仿真实验 | 第38-40页 |
| 5.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 附录1 程序清单 | 第46-47页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
