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随机图的D(β)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14-21页
    2.0 引言第14页
    2.1 图染色基本定义和猜想第14-16页
    2.2 遗传算法在图染色中的应用第16-18页
        2.2.1 遗传算法的基本思想第16页
        2.2.2 遗传算法的基本步骤第16-17页
        2.2.3 遗传算法解决图染色问题第17-18页
    2.3 模拟退火算法第18-20页
        2.3.1 模拟退火算法的基本思想第18页
        2.3.2 模拟退火算法的基本步骤第18-19页
        2.3.3 模拟退火算法在图染色中的应用第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
3 图的生成算法第21-31页
    3.1 引言第21页
    3.2 随机图的生成算法第21-25页
        3.2.1 随机图的定义和模型第21页
        3.2.2 算法描述及流程图第21-23页
        3.2.3 算法测试第23-25页
    3.3 生成有限点数所有图算法第25-29页
        3.3.1 定义主要数据结构及生成树第25页
        3.3.2 算法描述及流程图第25-27页
        3.3.3 算法测试第27-29页
        3.3.4 实验结果第29页
    3.4 本章小结第29-31页
4 随机图的D(β) - 点可区别边染色算法第31-47页
    4.1 引言第31页
    4.2 D(β) - 点可区别边染色的相关定义和猜想第31页
    4.3 目标函数的构建第31-32页
        4.3.1 边约束函数第32页
        4.3.2 色集合约束函数第32页
        4.3.3 总体目标函数第32页
    4.4 主要数据结构的定义第32-33页
    4.5 算法描述及流程图第33-37页
        4.5.1 正常边染色算法第33-34页
        4.5.2 色集合调整算法第34-36页
        4.5.3 D(β) - 点可区别边染色算法第36-37页
        4.5.4 D(β) - 点可区别边染色算法的流程图第37页
    4.6 算法测试第37-41页
        4.6.1 对一个随机图测试第37-39页
        4.6.2 对大量特殊图测试第39-41页
        4.6.3 对七个点内所有图测试第41页
    4.7 实验结果第41-42页
    4.8 算法分析第42-46页
        4.8.1 算法的正确性第43-44页
        4.8.2 算法的收敛性第44-45页
        4.8.3 算法的时间复杂度第45-46页
    4.9 本章小结第46-47页
5 随机图的D(β) - 点可区别全染色算法第47-61页
    5.1 引言第47页
    5.2 D(β) - 点可区别全染色的相关定义和猜想第47页
    5.3 目标函数的构建第47-49页
        5.3.1 边约束函数第48页
        5.3.2 顶点约束函数第48页
        5.3.3 色集合约束函数第48-49页
        5.3.4 总体目标函数第49页
    5.4 算法描述及流程图第49-51页
        5.4.1 顶点染色算法第49页
        5.4.2 D(β) - 点可区别全染色算法第49-50页
        5.4.3 D(β) - 点可区别全染色算法的流程图第50-51页
    5.5 算法测试第51-56页
        5.5.1 对一个随机图测试第51-54页
        5.5.2 对大量特殊图测试第54-55页
        5.5.3 对七个点内所有图测试第55-56页
    5.6 实验结果第56页
    5.7 算法分析第56-60页
        5.7.1 算法的正确性第56-58页
        5.7.2 算法的收敛性第58-59页
        5.7.3 算法的时间复杂度第59-60页
    5.8 本章小结第60-61页
总结与展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-67页
攻读学位期间的研究成果第67页

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