图顶点m着色的改进算法

对于解决图顶点着色问题,目前较常使用DFS算法,而由于该算法存在效率不高问题,故提出DFS改进算法,极大提高了该算法的效率,对于较难的图顶点着色问题,利用该改进算法更为有利．     

图顶点着色问题的改进粘贴DNA算法

针对目前存在的解决图顶点着色问题的DNA算法或DNA编码量过大或复杂度太高的问题,为了提高解题效率,将多级分离技术应用到图顶点着色问题的求解中,对解决该问题原有粘贴DNA算法加以改进;改进后的算法减少了操作步骤,达到了预期目的;最后,通过对一个实例的模拟,说明了改进算法的可行性.     

分组遗传算法用图的着色

图的着色算法是一种典型的ＮＰ－完全问题。在系统地讨论了图的正常顶点着色,边着色以及全着色的有关理论的基础上,提出了基于分组遗传算法和启发式搜索的图的正常ｋ－点着色,正常ｋ－边着色以及正常ｋ－全着色的新型混合算法,提出了评价算法性能的标准。实验仿真结果表明,新型混合算法可以获得问题高质量的解,即对图进行着色所使用的颜色数接近图的色数。     

解决图着色问题的膜进化算法

图着色问题是图论中比较热门的NP难问题之一。针对该问题,有许多启发式求解算法,但都存在求解的质量不高,计算时间较长等问题。近些年提出的膜进化算法,在处理NP难问题中展现出了独特的优势。基于膜进化算法框架,提出了解决图着色问题的膜进化算法,把图着色问题和膜结合,设计了复制、融合、分裂、溶解、融合分裂、禁忌搜索6种膜进化算子。这些算子在演变的过程中使膜和膜结构发生进化,从而找到更优解,最后求得解决方案。在DIMACS的40个挑战数据集上面进行了实验,与3个最新的图着色算法比较的结果表明：在保证解的质量的情况下,文中提出的膜进化算法能有效降低求解的时间,其中有58%的实例占优。     

赋权图的区间着色和图的着色算法

本文提出了图的区间着色模型,并对相容性图给出了区间着色的多项式算法,同时改进了求图的着色问题的算法。     

图着色问题的逆序蚁群算法研究

针对经典的图着色问题,依据传统图着色算法中逆序图着色的着色思想,结合蚁群算法的搜索机制,给出了逆序蚁群着色算法.根据着色进度和未着色点的相邻点度数随机动态逆序选择新的着色点,使得算法具有较强的搜索全局最优解的能力.利用计算机生产大量随机图作为测试实例,对比逆序着色算法和逆序蚁群算法,实验结果说明逆序蚁群着色算法提高了求解质量,加快了收敛速度,证明了其优良特性.同时算法效率的提高,也保证了该算法可适用于较大规模的着色问题求解.此外,还进行了一系列对比试验,得出了关键参数的合理取值范围.     

图的k-顶点着色与k-边着色的Groebner基求解

利用Groebner基方法给出了任意有限图的尼一顶点着色与k-边着色的求解方案,从而求得图的后．顶点着色方案和顶点色数,k-边着色方案和边色数．     

图的k着色问题的DNA计算模型

DNA计算是一种新的并行计算模式,在解决NP完全问题等方面具有很大的优越性．利用DNA计算的计算特性给出了一个图的k着色问题的DNA计算模型,该算法最多需要3kn（n-1）/2＋6个生物操作即可求出图的色数及相应的着色模式．     

机场登机口分配问题的顶点着色模型与算法

对航班-登机口分配问题进行研究,将其看成顶点着色问题进行求解,设计了简单有效的可以应用于具有卫星厅的登机口分配的贪婪算法策略.将按照"先到先服务"的原则,依次运用启发式规则为当前航班选择登机口,即优先使用可供航班类型种类数量少的登机口,并选择已空闲时间最长的登机口.这样有助于减少使用可供多种类型航班使用的登机口的数量,...     

图的最小顶点覆盖问题的质粒DNA计算模型

给出了图的最小顶点覆盖问题的质粒DNA算模型及其实现算法．算法的时间复杂性是O(q),编码最小覆盖问题所需的核苷酸片段种类为n,其中n,q分别是图的规模和边数．在算法中,所用酶的种类也等于图的规模．而且,算法不需要复杂的单链DNA自身退火反应和PCR扩增．     

基于遗传和启发式算法的混合顶点着色算法

图的着色问题是一种典型的NP-完全问题.提出了基于遗传算法和启发式算法的新型混合顶点着色算法,该算法在实现过程中涉及到染色体的编码方法、适应度函数的设计以及遗传算子的选择等.实验仿真结果表明此算法改善了求解的时间复杂度,可以获得问题高质量的解.     

图顶点着色问题的质粒DNA计算

图的着色问题是著名的NP问题,有着重要的实际意义。比如通讯系统的频道分配、考试排考场问题等方面有直接应用。图的着色问题采用DNA计算方法很多,有表面DNA计算,粘贴DNA计算。本文提出质粒DNA计算,首先把顶点着色问题转化为求最大独立集问题,然后给出了图顶点着色问题的质粒DNA分子生物实验,利用限制性内切酶的特性切割有边相连的顶点,得到最大独立集,在试验中特别引入了一个备用试管,最后给出一个具体的实例。实例给出具体的着色方案,证明了该质粒DNA算法有效并且是可行的。     

分组遗传算法用于图的着色

图的着色算法是一种典型的NP 完全问题 在系统地讨论了图的正常顶点着色、边着色以及全着色的有关理论的基础上 ,提出了基于分组遗传算法和启发式搜索的图的正常 k 点着色 ,正常k 边着色以及正常k 全着色的新型混合算法 ,提出了评价算法性能的标准 实验仿真结果表明 ,新型混合算法可以获得问题高质量的解 ,即对图进行着色所使用的颜色数接近图的色数     

图节点着色问题的变换及算法

本文提出了图节点着色问题进行变换的概念,然后对变换以后的问题进行分析研究,提出了适合节点度数非均匀分布情况图节点着色问题的一种算法。     

区间图和强弦图的全着色及最优算法

证明对于任意区间图和强弦图－全着色猜想成立，并且给出了区间图和强弦图的最优线性地，其算法复杂度仅为Ｏ（Ｖ＋Ｅ）。     

顶点着色的若干结果

色数理论研究是图论研究的一个重要方面．在引入了最优顶点着色概念的基础上，获得了图的色数的系列上界，刻画了图的色数与图的特征根之间的关系，即用图的特征根来估计图的色数的上下界。     

基于遗传机制的图着色分配算法的研究

高层次综合中通过对冲突围着色方式把操作，变量值，数据传输映到共享资源中，然而寻找图着色所需的最小颜色数目是个ＮＰ难题，现将遗传算法与图着色分配算法有机结合在一起，提出了基于遗传机制的图着色分配算法，最后通过实验验证了该算法的有效性。     

修改一类G着色图的一个算法

给出了修改一类G着色图的一算法，并证明了通过第n次循环获得的G－V0的第n 1个着色图一定不同于前n个G－V0的着色图中的任何一个，和具有两个同一分支的连续循环过程不可能无休止地进行下去。     

关于图的路色数的一些结果

本文研究图的路色数，首无得到图的路色数的一些基本性质，其次给出了G满足X（G；P2）小于等于2的一个充分必要条件，该条件可以有效地应用于极大平面图和2－连通极大外平面图，最后证明了图的K－路色数问题NP-完全性（K≥3）。