随机图的色和可区别染色算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究背景、目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的研究内容及组织 | 第10-12页 |
| 2 经典优化算法在图染色中的应用 | 第12-21页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 图染色相关定义及猜想 | 第12-15页 |
| 2.3 粒子群算法在图染色中的应用 | 第15-18页 |
| 2.3.1 粒子群算法的基本思想 | 第15-17页 |
| 2.3.2 粒子群算法在图染色中的应用 | 第17-18页 |
| 2.3.3 粒子群算法总结 | 第18页 |
| 2.4 遗传算法在图染色中的应用 | 第18-20页 |
| 2.4.1 遗传算法的基本思想 | 第18-19页 |
| 2.4.2 遗传算法在图染色中的应用 | 第19页 |
| 2.4.3 遗传算法总结 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 图的生成算法 | 第21-30页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 随机图的生成算法 | 第21-24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23-24页 |
| 3.3 生成有限点数所有伪非同构图算法 | 第24-30页 |
| 3.3.1 定义主要数据结构及生成树 | 第24-25页 |
| 3.3.2 算法描述及流程图 | 第25-28页 |
| 3.3.3 算法测试 | 第28-29页 |
| 3.3.4 实验结果 | 第29-30页 |
| 4 随机图的邻点和可区别染色算法 | 第30-54页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 定义主要的数据结构 | 第30页 |
| 4.3 邻点和可区别边染色算法 | 第30-39页 |
| 4.3.1 目标函数的构建 | 第30-31页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第31-34页 |
| 4.3.3 算法流程示例 | 第34-37页 |
| 4.3.4 算法测试与结果分析 | 第37-39页 |
| 4.4 邻点和可区别全染色算法 | 第39-52页 |
| 4.4.1 目标函数的构建 | 第39-40页 |
| 4.4.2 算法描述 | 第40-44页 |
| 4.4.3 算法流程示例 | 第44-48页 |
| 4.4.4 算法测试与结果分析 | 第48-52页 |
| 4.5 算法总结 | 第52-54页 |
| 5 随机图的点和可区别染色算法 | 第54-76页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 点和可区别边染色算法 | 第54-62页 |
| 5.2.1 断言 | 第54-55页 |
| 5.2.2 目标函数的构建 | 第55-56页 |
| 5.2.3 算法描述 | 第56-58页 |
| 5.2.4 算法流程示例 | 第58-61页 |
| 5.2.5 算法测试与结果分析 | 第61-62页 |
| 5.3 点和可区别全染色算法 | 第62-74页 |
| 5.3.1 断言 | 第62-64页 |
| 5.3.2 目标函数的构建 | 第64-65页 |
| 5.3.3 算法描述 | 第65-67页 |
| 5.3.4 算法流程示例 | 第67-71页 |
| 5.3.5 算法测试与结果分析 | 第71-74页 |
| 5.4 算法总结 | 第74-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻读学位期间的研究成果及参加的科研项目 | 第82页 |
