具有超价值结点影响图

系统阐述具有超价值结点影响图的拓扑变换准则，解释每种变换与数字处理计算间的对应关系及影响图应用的概念如条件依赖，联合概率分布展开，期望值，极大化等，提出了求解具有超价值结点影响图算法并举例说明。     

有关完全图的算法及实现技术

讨论了求解极大完全子图算法的形式化，给出了带权的完全图中求最小权Ｈａｍｉｌｔｏｎ回路优化算法的软件实现。     

基于完全二分图矩阵的△（G）-边着色求解完全图K4n的完备匹配

给出了边矩阵和循环赛图的定义，提出了基于n（n-1）／2个完全二分图矩阵的△（G’）-边着色求解完全图k4n的完备匹配Mi的算法。阐明了循环赛图程的构造的基本思路，介绍了完全图K30的△（G＇）个完备匹配Mi的划分过程。     

基于关系数据库的图的运算

针对在数据库应用程序中经常遇到的一种查询和实际问题的求解，提出了在关系数据库中对图进行表示和运算的方法。在该方法中，图中各项点信息用字段来存放，图中的边用记录来表示，给出了在该表示方法中对图进行遍历和求解最小生成树的算法。通过对一无向图的遍历及其最小生成树的求解举例，表明该方法表示图易于存储数据，对于解决数据库应用中遇到的复杂问题具有一定的参考价值。     

决策影响图在设备可靠性系统分析中的应用

决策影响图是决策分析的一种新的图形表征求解方法，它用无回路的有向图表征决策变量、随机变量和目标函数之间的相关关系，并进行推理分析、信息分析和灵敏度分析等．本文运用影响图分析法研究设备可靠性分析问题．     

一种多目标增量启发式搜索算法

提出一种多目标增量启发式搜索算法, 该算法结合启发式搜索与增量搜索的思想, 当多目标问题搜索图的状态格局发生改变时, 该算法并不是对变化后的问题进行完全重新求解, 而是部分利用了先前搜索保留的信息求解新问题的最优解集, 从而提高了问题求解的效率. 通过Gridworld标准测试问题上的实验测试, 验证了算法的效率.     

基于完全二分图矩阵的△(G)-边着色求解完全图K4n的完备匹配

给出了边矩阵和循环赛图的定义,提出了基于n(n-1)/2个完全二分图矩阵的△(G′)-边着色求解完全图K4n的完备匹配Mi的算法。阐明了循环赛图K(2i)n的构造的基本思路,介绍了完全图K20的△(G′)个完备匹配Mi的划分过程。     

基于智能代理体协商的城市污染治理

采用基于agent协商的方法,讨论了大城市污染治理方案．对于完全信息环境,给出了求解治理方案的启发式搜索算法;对于不完全信息环境,引入了基于市场机制的求解算法．     

基于完全二分图矩阵的△(G)-边着色求解完全图K4n的完备匹配

给出了边矩阵和循环赛图的定义,提出了基于n(n-1)/2个完全二分图矩阵的△(G')-边着色求解完全图K4n的完备匹配M的算法.阐明了循环赛图K(i)2n的构造的基本思路,介绍了完全图K20的△(G')个完备匹配Mi的划分过程.     

分散、递阶蚁群算法及其在相变序列图像分割中的应用

提出了一种分散、递阶蚁群算法，它将多个分散的蚁群并行求解各自对应的子问题，形成一个执行层，而递阶协调层利用执行层反馈的信息协调执行层的优化过程，从而得到递阶求解问题的整体最优解．该算法已应用于相变热图序列图像模糊相变线的提取问题，即运用区域划分方法先将序列图像的分割转化为关联型多子图搜索问题，再利用分散、递阶蚁群算法进行求解，结果表明该算法能很好地利用相变线的运动信息成功地解决热相变序列图像分割问题．与蚁群算法独立搜索比较，分散、递阶蚁群算法能更有效地实现多子图之间的关联．     

求解最大完全子图的一种DNA算法

最大完全子图是图论中一个重要的问题。粘贴和删除模型是DNA计算的两个基本计算模型。利用改进的粘贴和删除模型给出求解最大完全子图的DNA算法。     

考虑需求信息和电子口碑的酒店合作伙伴选择方法

考虑旅行社在选择合作酒店时会关注备选酒店的需求信息和电子口碑的发展趋势，提出一种考虑这两类信息的酒店合作伙伴选择方法.首先基于备选酒店需求和电子口碑信息构建有向加权图，具体地，依据备选酒店的需求信息确定有向加权图节点权重，并给出一种考虑备选酒店电子口碑横向、纵向发展趋势的权重修正系数，用来计算时间权重，在此基础上，采用TOWGA算子计算备选酒店的电子口碑评价值，并依据评价值进行两两酒店比较来确定有向边及其权重；然后基于PageRank算法求解各备选酒店的排序值；最后通过一个实例分析说明本文提出方法的可行性和有效性.     

循环赛图K2n^（i）与边矩阵K′2n的K-边着色

为了让一个2n阶的完全图K2n变成一个可用于循环赛安排的循环赛图K(2in),给出了边矩阵和循环赛图的定义,提出了利用边矩阵K′2n的k-边着色求求解完全图K2n的k个完备匹配Mi的算法。介绍了循环赛图K(1i4),K(1i6),…,K(3i2)的构造结果及其应用。     

一种基于关联图的蛋白质结构预测改进算法

采用一种改进的COMAR （Contact Map Reconstruction）算法求解基于关联图的蛋白质结构预测问题.根据蛋白质关联图和先验知识，并以半随机的方式生成距离信息，根据距离信息得到蛋白质的坐标，并通过坐标修正和摄动，使得重构结构的关联图与给定的关联图相一致.结果表明，阈值较大的关联图所重建的结构较好，与原COMAR算法相比，在相同的迭代次数下，改进的COMAR算法的精度较高.     

图结构在文本聚类中的应用

提出了一种基于图结构的文本聚类方法,采用基于图结构的文本表示方法来构建文本的图结构模型,将一个文本映射为相应的图结构,通过最大完全公共子图的求解计算文本间相似度,并进行聚类。实验结果验证了该方法的有效性。     

循环赛图K(i)2n与边矩阵K''''2n的K-边着色

为了让一个2n阶的完全图K2n变成一个可用于循环赛安排的循环赛图K(i)2n,给出了边矩阵和循环赛图的定义,提出了利用边矩阵K'2n的k-边着色求求解完全图K2n的k个完备匹配Mi的算法.介绍了循环赛图K(i)14,K(i)16,…,K(i)32的构造结果及其应用.     

张量积图的边联结数

本文研究了张量积图的边职结数，由于确定任意图的束积的边职结数很难，故限于讨论下列类型图的张量积：路（Ｌｎ），图（Ｃｎ）。完全图（Ｋｎ）和完全偶困（Ｋ＿（ｍ．ｎ）），已求得路与圈、圈与圈、路与完全图、圈与完全图、路与完全偶图、圈与完全偶图、完全图与完全图、完全图与完全偶图、完全偶图与完全偶图的张亡积图的边联结数。     

一种具有不完全信息的多指标决策方法

针对指标权重信息和指标值信息都是不完全情形的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的多指标决策问题进行了数学描述;然后给出了求解具有不完全信息的多指标决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到指标权重和指标值,进而可计算出方案的评价值,相应地可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了本文提出方法的实用性.     

对集不交的循环赛图K11^（i）与对集的算法

给出了边矩阵和循环赛图的定义。提出了求解完全图K（2n＋1）的△（G）＋1个对集最的算法，以及对集互交的循环赛图K11^（1），K11^（2），…，K11^（i）的构造方法。讨论任意对集Ei及循环图K（2n＋1）^＊的个数问题。介绍了14个对集不交的循环赛图K11^（1），K11^（2），…，K11^（14）的构造过程。     

区间判断矩阵的一种新的排序方法

对不确定性区间判断矩阵的权重计算问题进行了研究，给出了一种新的权重计算方法，通过求解一个规划问题得到了各方案的区间权重．另一方面，此方法还可以应用到判断信息不完全及判断信息是模糊数的情形．最后给出了两个算例．