基于多头绒泡菌仿生模型的图相关问题研究

发布时间：2020-12-26 05:08

　　图是用于刻画自然界或社会中事物关系的一种复杂数据结构。随着信息技术的飞速发展,图已经逐步覆盖了我们日常生活的各个方面,特别是在交通、社交等领域中,图模型的应用更是无处不在,极大程度地推动了图着色、车辆调度、传播源定位等理论研究的发展。对图着色、车辆调度、传播源定位等图问题的深入研究,既可以优化资源分配,也可以帮助改进物流配送机制、降低配送成本,还可以帮助政府快速掌握网络舆论源头、维持社会稳定。所以,如何高效地求解图着色、车辆调度、传播源定位等图问题已成为了当前学者们研究的热点。经过多年研究,学者们提出了一系列图问题的求解算法,可以分为精确算法和智能算法两大类。精确算法通常指能够求得全局最优解的算法,比如自然线性规划法、动态规划法、回溯法等。由于大多数图问题都属于NP-Hard难题,应用精确算法进行求解,算法计算成本会随着问题规模增加呈指数增长。显然,在社会数据井喷式增长,尤其是当前大数据时代的背景下,精确算法已无法满足图问题的求解需要。所以,学者们逐步将研究重心转移到了智能算法,提出了蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、禁忌搜索算法等一系列算法用于图问题求解,且一直致力于追求更加高效的求解... 

【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究内容
    1.3 研究创新点
    1.4 论文组织结构
第2章 相关理论基础
    2.1 图相关问题描述
        2.1.1 图着色问题
        2.1.2 车辆调度问题
        2.1.3 传播源定位问题
    2.2 常见图问题求解算法
        2.2.1 精确算法
        2.2.2 智能算法
    2.3 多头绒泡菌仿生模型及应用
        2.3.1 多头绒泡菌介绍
        2.3.2 多头绒泡菌仿生模型及其应用
        2.3.3 多头绒泡菌正反馈仿生模型
第3章 基于多头绒泡菌仿生模型的图着色问题求解
    3.1 图着色问题的数学模型
    3.2 基于蚁群算法的图着色问题求解
    3.3 基于多头绒泡菌蚁群算法的图着色问题求解
        3.3.1 基于多头绒泡菌仿生模型的蚁群信息素更新策略
        3.3.2 基于多头绒泡菌蚁群算法的图着色问题求解流程
    3.4 仿真实验
        3.4.1 实验数据
        3.4.2 仿真实验1
        3.4.3 仿真实验2
    3.5 本章小结
第4章 基于多头绒泡菌仿生模型的车辆调度问题求解
    4.1 车辆调度问题的数学模型
    4.2 基于混合遗传算法的车辆调度问题求解
    4.3 基于多头绒泡菌遗传算法的车辆调度问题求解
        4.3.1 基于多头绒泡菌仿生模型的遗传算法优化策略
        4.3.2 基于多头绒泡菌遗传算法的车辆调度问题求解流程
    4.4 仿真实验
        4.4.1 实验数据
        4.4.2仿真实验1
        4.4.3仿真实验2
    4.5 本章小结
第5章 基于多头绒泡菌仿生模型的传播源定位
    5.1 基于观察点的传播源定位问题的数学描述
    5.2 基于多头绒泡菌仿生模型的传播源定位流程
    5.3 仿真实验
        5.3.1 实验数据
        5.3.2 仿真实验
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 不足与展望
参考文献
致谢
硕士期间发表的论文和获奖情况



本文编号：2939094