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图的Steiner最小树问题的算法与应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景及意义第8页
    1.2 课题研究现状综述第8-9页
    1.3 本文主要内容及章节安排第9-12页
        1.3.1 主要创新第10页
        1.3.2 章节安排第10-12页
第二章 Steiner最小树问题及其相关算法第12-20页
    2.1 Steiner最小树问题第12-13页
    2.2 问题定义与分析第13-15页
        2.2.1 图的Steiner树的定义第13-14页
        2.2.2 数学性质分析第14-15页
        2.2.3 多项式解法第15页
    2.3 智能优化算法简介第15-17页
    2.4 Steiner树启发式算法介绍第17-19页
    2.5 本章小结第19-20页
第三章 Steiner最小树问题的混合遗传算法第20-30页
    3.1 遗传算法原理第20-24页
        3.1.1 遗传算法基本思想第20页
        3.1.2 遗传算法基本操作第20-22页
        3.1.3 遗传算法基本步骤第22-23页
        3.1.4 遗传算法存在的问题第23-24页
    3.2 模拟退火与Metropolis准则第24页
    3.3 混合遗传算法描述第24-27页
        3.3.1 编码方法和群体初始化第24-25页
        3.3.2 适应度计算和选择种群第25页
        3.3.3 交叉率和变异率的确定第25-26页
        3.3.4 对最优个体进行模拟退火操作第26-27页
        3.3.5 算法步骤第27页
    3.4 实例测试第27-29页
    3.5 本章小结第29-30页
第四章 基于加权节点的Steiner树启发式算法第30-37页
    4.1 基于关键节点的启发式算法第30-31页
    4.2 基于加权节点的启发式算法第31-34页
        4.2.1 算法思想第31页
        4.2.2 变量设置及公式第31-32页
        4.2.3 算法步骤描述第32-33页
        4.2.4 算法的正确性和复杂度第33-34页
    4.3 实例分析第34-36页
    4.4 本章小结第36-37页
第五章 网络仿真与实验数据第37-46页
    5.1 随机网络仿真模型第37-41页
        5.1.1 Waxman算法第37-38页
        5.1.2 Doar算法第38页
        5.1.3 随机网络的产生第38-41页
    5.2 仿真结果第41-43页
        5.2.1 参数设置第41页
        5.2.2 仿真结果分析第41-43页
    5.3 Steiner最小树问题的延伸第43-45页
        5.3.1 静态QoS约束的组播路由问题第44页
        5.3.2 动态无约束组播路由问题第44-45页
        5.3.3 动态QoS约束的组播路由问题第45页
    5.4 本章小结第45-46页
第六章 总结与展望第46-48页
参考文献第48-51页
附录1 程序清单第51-52页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第52-53页
致谢第53页

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