| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 复杂网络介绍 | 第15-16页 |
| 1.2 复杂网络上的演化博弈 | 第16-17页 |
| 1.3 最小节点覆盖问题 | 第17-18页 |
| 1.4 本文主要内容和结构 | 第18-21页 |
| 第二章 最小节点覆盖问题相关知识 | 第21-31页 |
| 2.1 基本概念 | 第21-22页 |
| 2.1.1 最小节点覆盖问题MVCP | 第21页 |
| 2.1.2 雪堆博弈 | 第21-22页 |
| 2.2 混合遗传算法HGA | 第22-27页 |
| 2.2.1 遗传算法GA | 第22页 |
| 2.2.2 启发式节点交叉算子HVX | 第22-24页 |
| 2.2.3 启发式节点交叉与模式定理 | 第24-25页 |
| 2.2.4 局部优化技术LOT | 第25-26页 |
| 2.2.5 混合遗传算法HGA详细步骤 | 第26页 |
| 2.2.6 混合遗传算法HGA小结 | 第26-27页 |
| 2.3 Vercov算法 | 第27页 |
| 2.4 Warning Propagation算法 | 第27-31页 |
| 2.4.1 基本介绍 | 第27-29页 |
| 2.4.2 WP算法步骤 | 第29-31页 |
| 第三章 基于记忆的最优反应算法及分析 | 第31-39页 |
| 3.1 预备知识 | 第31-32页 |
| 3.1.1 纳什均衡 | 第31页 |
| 3.1.2 最小节点覆盖与严格纳什均衡的联系 | 第31-32页 |
| 3.2 基于记忆的最优反应算法（MBR）介绍 | 第32-35页 |
| 3.3 算法分析 | 第35-39页 |
| 第四章 基于雪堆博弈的自然进化算法 | 第39-53页 |
| 4.1 严格纳什均衡状态的意义 | 第39-40页 |
| 4.2 纳什均衡状态分析 | 第40-41页 |
| 4.3 基于雪堆博弈的进化算法 | 第41-45页 |
| 4.3.1 GEA算法的元素 | 第41-43页 |
| 4.3.2 GEA算法步骤 | 第43-45页 |
| 4.4 对比实验及结果分析 | 第45-51页 |
| 4.4.1 算法参数分析 | 第46-48页 |
| 4.4.2 GEA与MBR算法对比 | 第48-49页 |
| 4.4.3 综合对比 | 第49-51页 |
| 4.4.4 初始化方法的作用 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于雪堆博弈的变异搜索算法 | 第53-67页 |
| 5.1 SVS算法基本思想 | 第53-54页 |
| 5.2 SVS算法参数分析 | 第54-59页 |
| 5.2.1 变异率 | 第56-57页 |
| 5.2.2 搜索次数 | 第57页 |
| 5.2.3 搜索次数与记忆长度的关系 | 第57-59页 |
| 5.3 实验对比 | 第59-61页 |
| 5.4 SVS和MBR算法收敛特性分析 | 第61-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结和展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |