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.     

平环图着色的性质

利用色多项式的零点问题的性质研究了平面图的着色问题,主要研究平环中具有n个区域以及剖分后得到的图进行着色性质,也就是使得相邻两个区域着不同色.首先,研究了带有n个区域平环图Gn的最小涂色数目,并且该图进行广义三角剖分,研究了广义三角剖分后图的涂色数目的性质;其次,讨论了两个这样图组合在一起,就是两个具有一条公共边Gt和Gs组成区域图的性质,讨论这些图及其广义三角剖分后图的涂色性质.进而证明这些图在剖分前后的着色的性质是不变的.     

Sierpi(n)ski Gasket图的2-距离着色

运用群论中置换的思想,通过置换顶点的着色法,研究Sierpi(n)ski gasket图Sn的2-距离着色,且给出了Sierpi(n)ski gasket图Sn的2-距离色数的精确值为x2d(Sn)=6,其中n≥2.     

超图的[r,s,t]-着色

将一般图的[r,s,t]-着色推广到超图上得到超图的[r,s,t]-着色的定义及超图[r,s,t]-着色的一些性质和定理,并讨论了超图的[r,s,t]-色数的上下界。     

线性超树的边着色问题

文章主要讨论一类超图,使它具有边着色性质,即边色数等于最大度数△。通过对线性超树与其对偶超图、线图性质的分析,找出线性超树的边色数即,线性超树的边色数为q（H）=△。     

一种基于CPN的协议测试序列生成方法

针对状态空间规模较大的协议,提出了一种基于着色Petri网CPN(ｃolored ｐetri ｎet)、面向属性的协议一致性测试序列生成方法。 首先, 构建被测协议规范的CPN模型, 即协议模型, 并将被测协议的若干功能属性采用CPN进行形式描述, 形成属性模型。 提出了属性模型到协议模型的状态投影算法、模型状态空间的路径匹配算法和搜索算法, 基于这些算法给出了一种完整的基于属性的测试序列生成方法。 该方法不但可以有效避免协议规模庞大所导致的状态爆炸问题, 而且还对测试中的PCO库所进行了特殊标识, 完成测试序列中可观察元素的自动提取处理, 使得处理后的测试序列可直接用于协议实际测试过程。 为有效验证所提测试序列生成方法的可行性, 开发了一套实现该方法的软件, 并应用于HMIPv6协议的实际测试过程中。实践表明, 这套软件可以对较为复杂的协议一致性测试过程提供强有力的支持。     

量子蜂群算法及其在认知频谱分配中的应用

基于人工蜂群理论和量子计算,提出一种新的离散组合优化算法——量子蜂群优化算法.该量子蜂群算法使用2种新的量子觅食行为完成整个量子蜂群的协同演进,快速找到最优的蜜源位置,通过对优化函数的测试验证其高效性.以该量子蜂群算法为基础,提出一种认知无线电频谱分配算法,与经典的遗传算法,量子遗传算法和粒子群算法等智能优化算法及敏感图论着色算法在不同的网络效益函数下进行仿真性能比较.仿真结果表明:本文提出的量子蜂群频谱分配算法均能够较好地找到最优解,优于经典的频谱分配算法和已有的智能频谱分配算法.     

中国建筑师问题与对偶问题的4着色

提出了中国建筑师问题,阐明了求解中国建筑师问题的基本思路。介绍了25个顶点、69个边、45个面的对偶图的顶点4着色的全过程。将对偶图分解成含2棵可以2着色的对偶树的森林,在以r、b两色为对偶树得到的顶点实施2着色,以y、g两色为对偶树得到的顶点实施2着色,从而实施对偶图顶点的4着色。阐述了对偶图的4着色关键是将对偶图分解出森林,提出了3个森林的分解方法,讨论了H路径的个数、森林的个数、对偶图的A区和B区划分方案、对偶图的顶点4着色方案数。解决了对偶图顶点的4着色问题,利用对偶图顶点4着色方法使Kempe四色猜想"证明"中的漏洞得到了弥补。将此种方法用于12面体、20面体、22面体、32面体的对偶图的4色问题,并取得了成功。     

给生命着色，为教育添彩

作为底蕴深厚的百年老校，浙江省宁波市国家离新区梅墟中心小学一直以“进德修业、精益求精”为校训，以“用生命感染教育，用教育提高生命”为办学理念，对学生的发展实施“三手齐抓”策略，立志于把学校打造成学生们的心灵家园。     

n棱伞图的k着色计数问题

定义了一类新的由图论中的圈图与轮图组成的n棱伞图,通过分步和分类两大计数原理及二项式反演公式,得到了n棱伞图的k着色的计数公式.