应用思维进化计算求解顶点着色问题

应用思维进化计算求解顶点着色问题,给出求解给定图的色数、最小着色的算法。介绍了顶点着色问题的编码与解码方法、特征、信息矩阵的概念,从而应用思维进化计算的趋同和异化求解该问题。实验结果表明该算法是求解顶点着色问题的一种新的有效算法。     

机器人彩色视觉研究

本文介绍了一种适合于智能机器人的新的颜色识别方法以及根据该方法所研制的一套颜色识别系统,同时给出了初步的实验数据。该方法采用了先进的CCD图像传感器,并且利用了着色物体表面的色功率谱的积分来进行颜色识别。实验结果令人满意。     

蚁群优化图着色算法在智能小区中的运用

当智能小区的地图网格中的颜色数太多时，经蚁群算法处理的信息会出现杂乱无章的现象.对蚁群算法进行优化，增添褪色过程并加入参数Max，能减小并控制着色色数，实现四色着色，使得小区里的各种动态数据和信息在地图网格中更加清晰且直观地展现.     

一些唯一3-着色图

如果用k种颜色对图G的顶点进行着色,使相邻顶点具有不同的颜色,那么称此种着色为G的一个正常k-着色(简称k-着色).图G的色数χ(G)是指使G可正常着色的最少颜色数,其中具有相同颜色的顶点集称为一个色类.如果对G的所有χ(G)-着色产生的色类是相同的,那么称G是唯一χ(G)-着色的.论文给出了一些唯一3-着色图.     

图的仅需着色种数与其区分等式和其他问题——兼对地图四色区分的证明

本文续接《图的着色证明与图的着色定理》一文,着重于对＂地图以4色区分会不会发生‘爆炸’的问题＂和＂图的‘仅需着色种数’与其区分等式＂进行了证明,证明四色猜想成立。同时,应用＂两点连线＂的证明方法对事物中的连接现象进行了论证,强调＂组合与区分＂两者之间关系才是四色猜想命题研究的归结点。此外,指出物体表面的全相邻力是验证物体同胚体的依据,可构造出需用百、万、亿种颜色区分的整体。     

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.     

Ad Hoc网络中的区域划分和资源分配问题

系统地研究了Ad Hoc网络中的区域划分和资源分配问题,并建立了单目标优化模型,然后运用蜂窝覆盖算法等求解模型,即用正六边形覆盖整个方形区域,使得结果达到最优;信道分配使用着色算法,在使相邻圆颜色不同的条件下,求得所需最少颜色数,算法简单易行;定义了适合本网络的抗毁度指标来衡量抗毁性,较好的反映了网络的实际情况.     

一种动态切分的颜色量化算法

在三基色颜色空间中,对彩色图像进行颜色处理时,如何从理论上的2563种颜色中选择出构成调色板的256种代表色,而且能最大限度地保留原图像的最佳颜色效果是非常重要的. 在分析并比较了现有几种算法的基础上,提出一种基于直接切分的动态切分法算法,算法既保留了图像显示的最佳效果又具有较快的量化速度.     

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。