随机图的邻点可区别V-全染色算法

图G的邻点可区别V-全染色就是相邻的边、顶点与其关联边必须染不同的颜色,同时要求相邻顶点的色集合也不相同,所用的最少颜色数称为图G的邻点可区别V-全色数.根据邻点可区别V-全染色的约束规则,设计了一种启发式的邻点可区别V-全染色算法.该算法借助染色矩阵及色补集合逐步迭代交换,每次迭代交换后判断目标函数值,当目标函数值满足要求时染色成功.给出了算法的详细描述以及算法分析和算法测试结果.实验结果表明,该算法有很好的执行效率,并可以得到随机图的邻点可区别V-全色数,验证了邻点可区别V-全染色猜想,并且算法的时间复杂度不超过O(n3).     

图的邻点可区别全染色算法

在图 G 的一个正常全染色下,G 中任意一点 v 的色集合是指点 v 的色以及与 v 关联的全体边的色所构成的集合。图 G 的邻点可区别全染色就是图 G 的正常全染色且使相邻点的色集合不同,其所用最少颜色数称为图 G的邻点可区别全色数。设计了一种启发式的邻点可区别全染色算法,该算法根据邻点可区别全染色的约束规则,确定四个子目标函数和一个总目标函数,然后借助染色矩阵及色补集合逐步迭代交换,每次迭代交换后判断目标函数值,当目标函数值满足要求时染色成功。实验结果表明,该算法可以得到图的邻点可区别全色数,并且算法的时间复杂度不超过 O（n3）。     

两类3-正则图的邻点可区别I-全染色

图G的I-全染色是指若干种颜色对图G的顶点和边的一个分配,使得任意两个相邻的点的颜色不同,任意两条相邻的边的颜色不同.在图G的一个I-全染色下,G的任意一个点的色集合是指该点的颜色以及与该点相关联的全体边的颜色构成的集合.图G的一个I-全染色称为是邻点可区别的,如果任意两个相邻点的色集合不相等.对一个图G进行邻点可区别I-全染色所用的最少颜色的数目称为图G的邻点可区别I-全色数.本文给出了两类3-正则图的邻点可区别I-全色数.     

若干倍图的邻点可区别的I-均匀全染色

对图G的一个邻点可区别的I-全染色f,若f还满足任意两种颜色所染元素(点和边)个数最大相差为1,则称f为图G的一个邻点可区别的I-均匀全染色.对图G进行邻点可区别的I-均匀全染色所需最少的颜色数称为图G的邻点可区别I-均匀全色数.研究了图D(C_n),D(S_n),D(F_n),D(W_n)的邻点可区别I-均匀全染色,通过函数构造法,得到了其的邻点可区别I-均匀全色数,并验证了其满足猜想:χ■(G)≤Δ(G)+2.     

若干联图的邻点可区别I-全染色

利用函数构造法和数学归纳法,考虑图P_m∨S_n,F_m∨W_n和W_m∨W_n的邻点可区别I-全染色,给出了它们邻点可区别I-全色数.     

立方图的邻点可区别全染色及一般邻点可区别全染色

根据圈的立方图的性质,利用穷染、置换的方法,研究了立方图C3n的邻点可区别全染色及一般邻点可区别全染色.通过设计染色方案,给出了立方图C3n的邻点可区别全色数及一般邻点可区别全色数指标,且色数均可取到下界.     

P_m∨F_n及P_m∨W_n的邻点可区别I-全染色

图G的I-全染色是指对图G的顶点和边染色,使得任意两个相邻的点的颜色不同,任意两条相邻的边的颜色不同.图G的一个I-全染色称为是邻点可区别的,如果任意两个相邻顶点u,v的色集合C(u)≠C(v),这里C(u)={f(u)}∪{f(uv)|uv∈E(G)}.而图G的邻点可区别I-全染色中所用的最少色数称为图G的邻点可区别I-全色数.讨论路与扇的联图Pm∨Fn、路与轮联图Pm∨Wn的邻点可区别I-全染色问题,根据这类图的结构性质运用色构造法给出它们的邻点可区别I-全染色方法,从而有效地确定其邻点可区别I-全色数.     

一类沿联图的邻点可区别全染色

为了解决图的邻点可区别全染色中一个图的色数算法问题,从沿联图的结构特点出发,对一类沿联图的邻点可区别全染色问题进行了研究,并得到了它的邻点可区别全色数.     

图D_(n,4)的若干染色

利用穷举法和组合分析法讨论了图Dn,4的邻点可区别边染色和邻点可区别全染色,通过构造具体染色得到了图Dn,4的邻点可区别边色数和邻点可区别全色数。     

随机图的邻点可区别Ⅰ-全染色算法

针对随机图设计了一种启发式的邻点可区别I-全染色算法,能够求解随机图的邻点可区别I-全色数.该算法根据邻点可区别I-全染色条件,确立了3个子目标函数和1个总目标函数,利用交换规则逐步寻优,直到目标函数值满足要求时结束.给出了详细的算法设计步骤及流程,同时进行了测试和分析,测试结果表明,该算法可以得到随机图的邻点可区别I-全色数,并且算法的时间复杂度不超过O(n3).