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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--随机图的色和可区别染色算法研究
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随机图的色和可区别染色算法研究
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS2582744,这篇论文共82
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