HAMILTON回路相关论文
组合优化问题是一类比较常见的问题，其理论与方法已经广泛应用于运筹学、控制论、管理科学和计算机科学等领域，并在工程技术、经济、......
多边形中给定点集的无交叉Hamilton回路求解问题,是经典的Hamilton回路的一个变形问题,其研究涉及到计算几何,图论等领域,具有较高......
学位
【目的】在生物网络的功能模体发现问题中涉及到频繁子图的挖掘,而功能模体通常是一个非树型结构的子图,甚至具有Hamilton回路。为......
运动目标快速搜索辨识问题属于路径规划,与背包问题以及推销员最佳路线问题相似,但又存在明显区别：前者问题目标是运动的,后者是静......
讨论了求解极大完全子图算法的形式化，给出了带权的完全图中求最小权Ｈａｍｉｌｔｏｎ回路优化算法的软件实现。......
灾情巡回视察问题的优化设计数学模型，首先把灾情巡视网络图用三角不等式定理化归为可求Hamilton回路的增广完全图。在此基础上，建立......
【摘要】图论是一门应用广泛和内容丰富的数学分支，其应用渗透到各大领域，例如：物理、化学、信息和运筹学等.本文重点介绍“Euler通路......
在生活水平日益提高的今天，驾车旅游越来越流行，但是如何选择旅游线路变成一个大的问题，一条合理的线路可以使得出行变得方便快捷舒心......
以图Ｇ的面为节点构造着色面状态树，用深度优选搜索法在状态树上找完全子树，以求对应的Ｈａｍｉｌｔｏｎ回路。为了把图Ｇ的全部Ｈａｍｉｌｔｏｎ回路都找出来，所需构造的着......
概括介绍了逆向物流领域中的各类车辆路径问题，将问题按照节点的需求类型分为节点单需求以及具有双重需求两个大类．按照节点的需求类......
本文讨论Hamilton图的一个必要条件。还推广了多边形概念,把可平面图存在Hamilton回路的充要条件推广到非可平面图情形。对判别一......
TSP问题是组合最优化中的一个著名问题,具有极高的理论和应用价值。本文通过对已有近似算法进行改进,提出了一种求解TSP问题更有效......
首先建立了有向图中初级通路的关联关系,并对初级通路的关联关系进行了分析,得到了关于初级通路关联关系的一些重要结果.然后,对初......
研究简单图中所有的Hamilton回路，不但可以判断简单图是否Hamilton图，并且还可以得到简单图的所有的Hamilton回路。首先在简单图中建......
讨论了游遍黑龙江省30个旅游景点最短路径问题。将30个景点之间的关系转化为闭论问题，建立赋权图，利用蚁群算法来解决最短路径问题，并......
关于图G的节点(数码对)所作的双向搜寻产生一种搜寻树.由叠套结构组合出码,构成算法,基于节点关联矩阵的数码比较运算,逐层产生搜......
哈密尔顿回路判断的充分必要条件是久而未决的一个难题,通过建立道路矩阵及其相应的运算提供了Hamilton回路的充分必要条件.......
本文注焦"环游热"的现象,改进经典的Hamilton圈图论模型,为旅行者们设计了一条环游中国31个省会城市的最优线路。模型建立方面,本......
期刊
Hamilton问题是图论的一个重要问题,判定一个图是否是Hamilton图虽然已找到了几个充分条件和必要条件,但不是充要条件,而且用这些......
本文考虑一类特殊的TSP，这种TSP中的城市可被分成若干组．这种将TSP分块处理的方式可降低规模．我们将这种特殊的TSP用0—1整数线性规划......
针对化工厂设备巡检线路的设计问题,在满足巡检周期等一系列条件下,得到巡检人员最少、路线最短的优化方案。利用Matlab和Lingo软......
一类车辆巡逻问题可以归结为赋权Hamilton回路最小化问题。该文采用一种局部优化的单点切割方法,优化了业已求得的Hamilton回路经......
期刊
高级M序列具有良好的伪随机特性和安全特性,广泛应用于信息安全领域,如何快速有效生成高级M序列一直是研究的热点。在图论知识的基......
从Hamilton回路的定义和图的邻接矩阵的定义入手,建立了图中的初级通路的关联关系.利用长度为k的初级通路及其关联关系逐步求长度......
本文巧妙得将运动员参赛项目的排序问题转化为图论中经典的旅行商问题求解。以连续参加两项比赛的人次最少为目标，应用了最小生成树......
灾情巡回视察问题的优化设计数学模型，首先把灾情巡视网络图用三角不等式定理化归为可求Hamilton回路的增广完全图．在此基础上，建立了......
为了在一定程度上缓解生态旅游发展与保护生态环境的尖锐矛盾,必须而且可能实施旅游高峰期时空分流导航管理。本文讨论了最小Hamil......
针对交通线路规划目标单一已不能满足现代人出行需要的问题,提出基于Hamilton回路的多目标交通线路规划方案：利用Hamilton回路本身......
