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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了一种混合启发式图着色方法，将概率学习策略与混合进化算法相融合，基于两个着色分组方案进行混合进化，并且在混合净化前依据条件分组策略根据两个着色分组方案的着色分布相似程度引入概率学习策略进行着色动态调整，使得快速收敛与保持种群多样性之间具有更好的平衡性，以在保持较高图着色分组方案求解效率的同时，进一步的提升了解算精度，使得对图着色问题的解算精度和解算效率得到更好的平衡兼顾。
主权项：1.一种混合启发式图着色方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对图的顶点着色随机生成两个初始解，得到两个着色分组方案；执行步骤S2；S2：根据预设的条件分组策略，在两个着色分组方案满足条件分组策略时，按照对应的着色概率矩阵为每个着色分组方案中的每个分组进行颜色分配，分别对每个分组中的顶点进行重新着色；每个着色概率矩阵用以指示为一个着色分组方案中的每个分组进行颜色分配的概率；若不满足条件分组策略，则保持两个着色分组方案不变；然后执行步骤S3；其中，预设的条件分组策略具体为：计算两个着色分组方案之间的着色布局相似度proxi：proxi＝q；其中，q表示两个着色分组方案之间分组共享顶点数的最大权匹配结果的权值之和；n表示图的顶点总数；若两个着色分组方案之间的着色布局相似度proxi大于或等于预设定的着色布局相似度阈值proxi0，则判定满足条件分组策略；否则，判定不满足条件分组策略；S3：采用贪婪交叉算法对着色后的两个着色分组方案进行贪婪交叉迭代，且迭代后满足迭代终止条件时，执行步骤S5；否则，执行步骤S4；S4：对着色概率矩阵进行更新，然后针对迭代后的两个着色分组方案，返回步骤S2；S5：以贪婪交叉迭代后的两个着色分组方案中的最优解，作为图的最终顶点着色分组方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种混合启发式图着色方法
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