声明
摘要
第一章 绪论
1.1 选题背景
1.2 相关算法研究现状
1.2.1 遗传算法研究现状
1.2.2 蚁群算法研究现状
1.3 本文主要内容和组织结构
1.3.1 本文主要内容
1.3.2 论文的组织结构
1.4 本章总结
第二章 图着色理论
2.1 图着色理论
2.2 图着色方法现状
2.2.1 精确算法
2.2.2 近似算法
2.2.3 已有的改进算法
2.3 图着色的几个应用模型的建立
2.3.1 考试安排问题的图着色模型建立
2.3.2 电视频道分配问题的图着色模型建立
2.3.3 化学药品贮藏问题的图着色模型建立
2.3.4 N皇后问题的图着色模型建立
2.4 本章小结
第三章 基于遗传算法的图着色问题
3.1 传统遗传算法
3.1.1 遗传算法概述
3.1.2 遗传算法的设计
3.1.3 传统遗传算法的优缺点
3.2 遗传算法的编码方式和特殊算子
3.2.1 遗传算法的编码方式
3.2.2 遗传算法的特殊算子
3.3 基于传统遗传算法的图着色问题研究
3.4 基于改进遗传算法的图着色问题研究
3.4.1 符号编码方式
3.4.2 特殊遗传算子
3.4.3 改进的遗传算法模型的实现
3.5 实验及分析
3.6 本章小结
第四章 基于蚁群算法的图着色问题
4.1 传统遗传算法
4.1.1 蚁群算法的基本思想
4.1.2 蚁群算法的实现
4.1.3 蚁群算法的优缺点
4.1.4 蚁群算法的应用研究
4.2 基于蚁群算法的图着色问题研究
4.2.1 相关参数定义
4.2.2 算法过程描述
4.3 本章小节
第五章 基于蚁群遗传融合算法的图着色问题
5.1 蚁群遗传算法融合的基本思想
5.2 融合算法的具体实现
5.2.1 算法基本步骤
5.2.2 算法的实现
5.3 实验介绍与分析
5.3.1 境与数据
5.3.2 实验评价指标
5.3.3 果与分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
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