47、排列图中的配对支配问题研究

排列图中的配对支配问题研究

1. 研究背景与目标

排列图在组合与优化问题的求解中具有重要地位,无论是在顺序计算还是并行计算方面都有广泛应用。之前已有学者对排列图的配对支配问题展开研究,本文采用不同的方法来研究排列图的配对支配问题。目标是定义排列图在平面上的嵌入方式,并找出最小基数的配对支配集。若给定定义 $n$ 个顶点排列图的排列,算法能在 $O(n)$ 时间和 $O(n)$ 空间内运行,因定义排列可在 $O(n + m)$ 时间内计算得出,所以该算法是最优的。

2. 理论框架
  • 图的基本概念 :考虑无环和多重边的有限无向图 $G$,用 $V(G)$ 表示顶点集,$E(G)$ 表示边集。
  • 排列的相关定义
    • 子序列 :设 $\pi = (\pi_1, \pi_2, \ldots, \pi_n)$ 是集合 $N_n = {1, 2, \ldots, n}$ 上的排列,$\alpha = (\pi_{i_1}, \pi_{i_2}, \ldots, \pi_{i_k})$ 且 $i_1 < i_2 < \cdots < i_k$,则 $\alpha$ 是 $\pi$ 的子序列。若 $\pi_{i_1} < \pi_{i_2} < \cdots < \pi_{i_k}$,则 $\alpha$ 是递增子序列。
    • 左右最值子序列
      • 左到右最大值
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究
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