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基于博弈的独立集和顶点覆盖问题研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-23页
    1.1 复杂网络概述第17-18页
    1.2 复杂网络研究现状第18-20页
    1.3 复杂网络研究意义第20页
    1.4 复杂网络的集合优化问题第20-22页
    1.5 本文结构安排第22-23页
第二章 问题描述及相关算法简介第23-35页
    2.1 最大独立集问题第23-24页
    2.2 最小顶点覆盖问题第24页
    2.3 最大独立集的求解方法第24-27页
        2.3.1 基于2-improvement的迭代局部搜索算法第25-26页
        2.3.2 基于交换的禁忌局部搜索算法第26-27页
        2.3.3 求解最大团的局部搜索算法第27页
    2.4 最小顶点覆盖的求解方法第27-33页
        2.4.1 求解最小顶点覆盖的遗传算法第27-29页
        2.4.2 混合遗传算法第29-30页
        2.4.3 基于粗糙集理论的算法第30-31页
        2.4.4 基于边权值的局部搜索算法第31-33页
    2.5 算法综合对比分析第33-34页
    2.6 本章小结第34-35页
第三章 复杂网络上的演化博弈第35-51页
    3.1 演化博弈第35-40页
        3.1.1 囚徒困境博弈第35-37页
        3.1.2 雪堆博弈第37页
        3.1.3 纳什均衡第37-38页
        3.1.4 博弈策略更新方法第38-40页
    3.2 复杂网络的同步演化博弈第40-45页
        3.2.1 同步演化博弈第40页
        3.2.2 基于同步演化博弈求解最小顶点覆盖问题第40-45页
    3.3 复杂网络的异步演化博弈第45-50页
        3.3.1 异步演化博弈第45-46页
        3.3.2 异步囚徒困境博弈与最大独立集第46-49页
        3.3.3 异步雪堆博弈与最小顶点覆盖第49-50页
    3.4 实验结果与分析第50页
    3.5 本章小结第50-51页
第四章 基于PDG求解最大独立集的迭代局部搜索算法第51-75页
    4.1 基于囚徒困境博弈的局部搜索机制GLS第51-58页
        4.1.1 基于囚徒困境博弈求得极大独立集第51页
        4.1.2 基于囚徒困境博弈的局部搜索第51-55页
        4.1.3 GLS的博弈顺序第55-56页
        4.1.4 基于博弈的扰动方法第56-58页
    4.2 基于囚徒困境博弈的迭代局部搜索算法IGLS第58-62页
        4.2.1 弱扰动机制第58页
        4.2.2 基于模拟退火思想的解集更新方法第58-59页
        4.2.3 算法整体思路第59-60页
        4.2.4 时间复杂度分析第60页
        4.2.5 算法可行性分析第60-62页
    4.3 实验结果与分析第62-74页
        4.3.1 实验网络简介第62-63页
        4.3.2 不同算法搜索合法解的性能对比第63-65页
        4.3.3 局部搜索性能对比第65页
        4.3.4 综合对比实验第65-66页
        4.3.5 实验结果分析与统计检验第66-74页
    4.4 本章小结第74-75页
第五章 基于雪堆博弈求解最小顶点覆盖的自然进化算法第75-93页
    5.1 个体进化第75-77页
        5.1.1 基于雪堆博弈求解合法解第75-76页
        5.1.2 基于雪堆博弈的局部搜索第76-77页
        5.1.3 个体进化总体步骤第77页
    5.2 带有个体进化的自然进化算法GMA-MVC第77-80页
        5.2.1 基于节点度的初始化方法第77-78页
        5.2.2 GMA-MVC算法元素第78-79页
        5.2.3 GMA-MVC算法总体步骤第79页
        5.2.4 时间复杂度分析第79-80页
        5.2.5 算法可行性分析第80页
    5.3 实验结果与分析第80-92页
        5.3.1 实验网络简介第80-82页
        5.3.2 初始化性能分析第82-83页
        5.3.3 个体进化性能分析第83-85页
        5.3.4 基于演化博弈的不同算法对比第85-86页
        5.3.5 综合对比实验第86-88页
        5.3.6 实验结果分析与统计检验第88-89页
        5.3.7 算法参数分析第89-92页
    5.4 本章小结第92-93页
第六章 总结与展望第93-95页
    6.1 总结第93-94页
    6.2 展望第94-95页
参考文献第95-101页
致谢第101-103页
作者简介第103-104页

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