基于DNA自组装模型解决图的最大独立集问题

为了寻找图的最大独立集问题,先利用DNA自组装模型解决可满足性问题,再把最大独立集问题转化为可满足性问题,从而解决最大独立集问题。整个过程只用到凝胶电泳操作,在很大程度上减少了误差。     

最大匹配问题Tile自组装模型

Tile自组装模型凭借其自组装、可编程等特性在解决NP问题方面具有巨大优势.文中提出了一种求解最大匹配问题的Tile自组装新模型,该模型主要由初始配置子系统、选择子系统及检测子系统3大部分构成.新模型中首先设计Tile分子存储问题信息,其次通过Tile分子自组装操作生成最大匹配问题解空间,最后通过Tile检测分子筛选得到最大匹配问题的解.对模型从所需Tile分子种类、计算时间和计算空间3个方面进行性能分析,并通过实验模拟论证了模型的有效性和正确性.     

最大团问题的三链DNA计算模型

本文研究利用三链DNA求解最大团问题。首先将最大团问题中的顶点编码为DNA片段,进行生化反应,组合成所有可能的情况,然后利用三链模型对解进行筛选,最终得到图的最大团。该模型降低了编码的复杂度,提高了检测效率,其他的NP(Non-deterministic Polynomial)问题也可用此方法来求解。     

一种求解最大团问题的化学反应算法

最大团问题是在给定的一个图中寻找一个顶点数最大的顶点子集S,使得S中任意2个顶点都相邻,是一个著名的NP完全问题.提出一种带有局部搜索策略的化学反应算法求解最大团问题.为了提高算法的性能,在化学反应算法的分子碰撞阶段引入分子亲和度,使得碰撞后的分子倾向于得到对应于最大团较大的分子.将不相交的Golomb尺问题转化为最大团问题实例,通过求解最大团问题,得到若干不相交的Golomb尺问题的新结果.     

基于DNA自组装的全错位排列问题模型

针对全错位排列这类NP完全问题,提出了一种基于DNA自组装的全错位排列问题计算模型。该模型利用了DNA分子间的自组装能力,在具体操作时只用到凝胶电泳技术,在一定程度上减少了实验误差。     

用带非线性自反馈的神经网络求解最大团问题

针对饱和非线性动态网络算法(SLDN算法)解最大团问题容易陷入局部最优这一缺点,提出了解决该问题的一种新的神经网络算法,并构建了新数学模型.该算法在SLDN算法基础上加入了非线性自反馈,具备良好的动力学特性.分析了加入非线性自反馈后的收敛性,并且通过仿真实验表明其整体性能要优于SLDN算法.     

基于蚁群优化算法求解最大团问题的研究

蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁觅食行为而发展而来的新型启发式仿生优化算法,提出至今被研究人员广泛应用于各种组合优化问题.最大团问题是图论中著名的NPC问题,本文对于基本蚁群算法进行了分析与讨论,针对基本蚁群算法的容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题进行了改进,提出了一种新型蚁群优化算法.本文提出的新型蚁群优化算法增加了结点度和历史选择次数表策略影响蚂蚁选点;另外提出了构造独立的局部信息素更新机制.最后通过对比实验验证,数据结果证明新提出的优化算法相对于基本蚁群算法的优越性和可行性.     

求解最大完全子图的一种DNA算法

最大完全子图是图论中一个重要的问题。粘贴和删除模型是DNA计算的两个基本计算模型。利用改进的粘贴和删除模型给出求解最大完全子图的DNA算法。     

一种求解最大独立集的自学习进化算法

为了求解最大独立集问题,通过对求解最大团问题EA/G算法的分析,从初始解选取、种群的构成、遗传策略等方面对EA/G算法进行了改进,提出了自学习进化算法,并在DIMACS基准图上进行了大量的实验.实验结果表明,该算法运算结果比EA/G算法所求结果有很好的改善.     

基于自组装纳米颗粒探针的全错位排列问题的DNA计算模型

全错位排列问题是组合数学中的一类重要问题,可转化为范式的形式,利用自组装纳米颗粒探针对满足性问题进行求解。将纳米金颗粒和DNA序列进行结合,形成纳米金颗粒探针的识别区,并且成拱形结构。当识别区与其补链发生杂交反应时,拱形结构打开并发出荧光,从而给出了全错位排列问题的一种新的DNA计算模型。与传统的DNA计算模型不同,本文将纳米技术和DNA计算理论相结合。     

基于DNA计算的最大权团问题设计

介绍了最大团和最大权团的概念和国内外学者运用DNA计算解决最大团的研究成果;结合前人运用质粒、二进制、粘贴模型等方式进行DNA计算操作的原理,设计了新的用于解决最大权团问题的算法步骤,大大提高了算法效率,实现了最大团和最大权团的同步求解,对市场分析、方案选择等领域有一定的意义。     

最大团问题的竞争决策算法

分析了最大团问题的数学性质,根据推导出来的性质设计求解最大团问题的竞争决策算法,且算法的时间复杂度分析结果为O(n~3)。并用提出的算法求解最大团问题中的标准测试示例,测试结果表明,算法具有良好的求解效果。     

对最大团问题的HEWN算法分析

对最大团问题的HEWN(hierarchicaledge-weightnetwork)算法进行了复杂性分析.首先通过分析HEWN的结构特点和所需进行的操作,设计了一种实现HEWN算法的数据结构,指出了在HEWN算法中HEWN的存储宜采用邻接多重表和二叉链表相结合的链表表示法,然后从HEWN的存储结构入手,剖析了HEWN的构造过程,在剖析过程中,通过与MCST(maximumcompletesub-graphtree)比较,指出了当2j>n时潜在的、指数的生成和修改GM的次数存在于HEWN算法中.因而,HEWN算法的时间复杂度是指数的,而不是O(n8.5).     

最大匹配问题的三链DNA计算模型

三螺旋结构的DNA链具有稳定性,在一定条件下易分解等特点,因此得到的三链模型具有错解率低的优点。利用三链模型来讨论最大匹配问题,拓展了DNA计算解决问题的方法和应用领域。     

一类循环图的最大团

求出了循环图Cn(a1,a2,…，ak)在转移序列满足一定条件时的最大团的阶及其个数，当项点数为最大转移数的2倍与各转移数之和形式时，最大团的阶为3，其余情况最大团的阶为2。     

关于无爪图最大团数的一个估计

设图G＝（V，E）是一个简单连通图，称所有同边e关联的边集为e的边邻集，记为Г(e)，并称|Г(e)|为e的边度，记为d(e)。在此基础上给出了有关线图的一个充分必要条件和关于无爪图最大团的一个估计。