优秀论文-图论解析
图论论文
课程名称图论入门论文题目图论在物流物配送上的应用指导教师刘颖学院管理学院姓名郭凤午学号2011030284图论在物流货物配送中的应用摘要：最短路径问题对于节约人们的时间成本具有重要意义。
最短路问题是图论理论的一个经典问题。
寻找最短路径就是在指定网络中两结点间找一条距离最小的路。
最短路不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以引申到其它的度量,如时间、费用、线路容量等。
它可被用来解决厂区布局、管路铺设、线路安装等实际问题。
本文介绍了图论的起源和发展、最短路径问题及其算法，并应用图论最短路径问题的分析方法解决物流货物配送中问题。
1 引言数学是一门古老的学科，它已经有了几千年的历史。
然而，图论作为数学的一个分支，却只有200多年的历史，但是其发展十分迅速。
图论是以图为研究对象，图形中我们用点表示对象，两点之间的连线表示对象之间的某种特定的关系。
事实上，任何一个包含了某种二元关系的系统都可以用图形来模拟，而且它具有形象直观的特点，在图中点的位置和线的长短曲直无关紧要[1]。
图论的发展大力地推进了科学文明的进步，解决了很多实际应用问题。
图论是数学领域中发展最快的分支之一，它以图为研究对象。
图论中的图是有若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用来代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。
图论本身是应用数学的一部分，因此，历史上图论曾经被好多位数学家各自独立的建立过。
关于图论的文字记载最早出现在欧拉1736年的论文中，他所考虑的原始问题有很强的实际背景。
数学史上著名的七桥问题欧拉只用了一步就证明了不重复地通过7座桥的路线是根本不存在的!这是拓扑学研究的先声。
图的染色问题一直是图论研究的焦点问题。
数学家赫伍德成功地运用肯普的方法证明了五色定理，即一张地图能够用五种或者更少的颜色染色。
美国伊利诺斯大学的黑肯和阿佩尔，经过四年的艰苦工作．终于完成了四色猜想的证明。
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本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==图论的论文篇一：图论论文课程论文课程名称题目最短路径在最优截断切割问题中的应用姓名学号学院专业摘要本文是把长方体切割的最小代价问题，转化成一个我们所熟悉的图论问题，把其抽象成为一个图论之中求路径的最短路的问题，并采用了图论中的Dijkstra 算法，以求其的最短路，最终得到了对长方体切割问题的求解，最后我们通过了一个长方体切割实例，说明了我们的算法是可靠，有效的。
关键字：最短路径Dijkstra算法最优截断切割1. 预备知识1.1图的基本概念有序三元组G =(V,E,)称为一个图，其中:(1)V是有穷非空集，称为顶点集，其元素叫做图的顶点；(2)E称为边集,其元素叫做图的边；(3)是从边集E到顶点集的有序或者无序对集合的映射，称为关联函数。
1.2 权如果图G中任意一条边上都附有一个数，则称这样的图G为加权图。
若边e标记数为k，称边e的权为k。
定义１在无向图G=(V,E,?)中：（1）顶点与边相互交错且?(ei)?vi?1vi (i=1,2,…k)的有限非空序列w?(v0e1v1e2?vk?1ekvk)称为一条从v0到vk的通路，记为Wv0vk（2）边不重复但顶点可重复的通路称为道路，记为Tvv0k（3）边与顶点均不重复的通路称为路径，记为Pv右图中，我们可以根据定义得到：通路Wvv?v1e4v4e5v2e1v1e4v414vk道路Tvv?v1e1v2e5v4e6v2e2v3e3v414路径Pvv?v1e1v2e5v414定义２（1）任意两点均有路径的图称为连通图．（2）起点与终点重合的路径称为圈．（3）连通而无圈的图称为树．定义３（1）设P(u,v)是赋权图G中从u到v的路径，则称w(P)??w(e)为路径P的权．e?E(P)（2）在赋权图G中，从顶点u到顶点v的具有最小权的路 P*(u,v)，称为u到v的最短路．1.3 固定起点的最短路最短路是一条路径，且最短路的任一段也是最短路．假设在u0-v0的最短路中只取一条，则从u0到其余顶点的最短路将构成一棵以u0为根的树．因此, 可采用树生长的过程来求指定顶点到其余顶点的最短路．Dijkstra算法：求G中从顶点u0到其余顶点的最短路，如图1所示:设G为赋权有向图或无向图，G边上的权均非负．对每个顶点，定义两个标记（l(v)，z(v)），其中:l(v)：表从顶点u0到v的一条路的权．z(v)：v的父亲点，用以确定最短路的路线算法的过程就是在每一步改进这两个标记，使最终l(v)为从顶点u0到v的最短路的权。
图论论文_Floyd算法的应用
题目Floyd算法在旅游线路制定问题中的应用学院姓名学号2010 年11 月摘要随着日益增长的精神文化需求，旅游已经逐渐成为人们假期生活中不可缺少的一部分。
但是旅游的高费用和经济条件还有时间的限制也制约着人们的旅行计划。
尤其是对于我们这种初到某城市的学生游客，旅行路线的制定就成为了一个重要的问题。
如何在有限时间内经济实惠地制定自己的旅行计划需要我们用有效的数学手段来解决。
通过对《图论》这门课程的学习，发现各种最短路径的算法都能够很好的解决实际生活中的问题，例如Dijkstra算法、Floyd算法、Bellman-Ford算法等等。
本文主要介绍了Floyd算法的原理，以重庆市周边旅游景点为背景，选取了几个计划之内的旅游景点为假设模型，希望通过Floyd 算法获得任意两景点之间的最短路径来制定旅游路线，中间路过的景点也是我们计划之内的。
关键词：Floyd算法最短路径假设模型距离估算最小权重绪论在18世纪30年代。
一个非常有趣的问题引起了欧洲数学家的浓厚兴趣，这个问题要求遍历普鲁士的哥尼斯堡七桥中的每一座桥恰好一次后回到出发点。
欧拉证明了这是不可能完成的。
此后，欧拉发表了著名的论文《依据几何位置的解题方法》，这是图论领域的第一篇论文，标志着图论的诞生。
图论的真正发展始于20世纪五六十年代之间。
是一门既古老又年轻的学科，图论极有趣味性，严格来讲它是组合数学的一个重要分支。
虽然图论只是研究点和线的学问。
但其应用领域十分广阔。
不仅局限于数学和计算机学科，还涵盖了社会学、交通管理，电信领域等等。
总的来说，图论这门学科具有以下特点：图论蕴含了丰富的思想，漂亮的图形和巧妙的证明；涉及的问题多且广泛，问题外表简单朴素，本质上却十分复杂深刻；解决问题的方法千变万化，非常灵活，常常是一种问题一种解法。
由以上三个特点可以看出。
图论与其他的数学分支不同，它不像群论、拓扑等学科那样有一套完整的理论体系和解决问题的系统方法。
而且图论所研究的内容非常广泛，例如图的连通性、遍历性。
图论毕业论文
图论毕业论文图论是数学的一个分支，主要研究图的性质和结构。
它对于解决各种实际问题具有重要的意义，如交通网络优化、电子芯片设计等。
本文将就图论的概念、基本性质以及其在实际问题中的应用等方面进行论述。
首先，图论是研究图的性质和结构的数学学科。
图是由节点和边组成的数学结构，可以用来描述各种实际问题，如交通网络、社交关系等。
图由节点和边构成，节点表示图中的元素或对象，边表示节点之间的关系。
图可以分为有向图和无向图，有向图中的边有方向性，无向图中的边没有方向性。
图的回路是指从一个节点出发，沿着边走过一系列节点之后再回到起始节点的路径。
图的连通性是指图中的任意两个节点之间存在一条路径。
其次，图论具有一些基本性质。
首先是图的度数。
图的度数是指图中一个节点与其相邻节点的边的个数。
度数为奇数的节点称为奇节点，度数为偶数的节点称为偶节点。
其次是图的邻接矩阵和关联矩阵。
邻接矩阵是一个n×n的矩阵，其中n是图的节点数，矩阵元素a_ij表示节点i与节点j之间是否存在边。
关联矩阵是一个n×m的矩阵，其中n是图的节点数，m是图的边数，矩阵元素b_ij表示节点i是否与边j相关联。
最后是图的连通性。
图的连通性决定了图中是否存在从一个节点到达另一个节点的路径。
如果图中的任意两个节点之间都存在路径，则图是连通的；否则，图是非连通的。
最后，图论在实际问题中有广泛的应用。
首先是交通网络优化。
图论可以用来优化交通网络中的路径规划和交通流量分析等问题，从而提高交通的效率和安全性。
其次是电子芯片设计。
图论可以用来分析电子芯片中各个元件之间的连接关系，从而提高芯片的性能和可靠性。
此外，图论还可以用来解决诸如社交网络分析、物流规划等实际问题。
综上所述，图论是数学的一个分支，主要研究图的性质和结构。
它对于解决各种实际问题具有重要的意义。
未来，随着科学技术的不断发展，图论在实际问题中的应用将会越来越广泛。
因此，对图论的进一步研究和应用具有重要的意义。
图论及其应用论文
图论在多播生成树快速算法的应用摘要：为了有效地支持多播通信,路由(路径)选择是一个关键问题。
路由选择负责对源与目的结点间的多条可行路径根据某种目标加以选择、例如网络资源消耗最低化就是路由选择的重要目标。
解决多播路由的方法涉及到“树”的构造,如果能构造出合理的多播树,就可以在满足业务需要的前提下,尽量少占用网络资源。
本篇论文以图论为基础，主要探讨和研究了多播生成树问题。
主要探讨了单约束的单树多播这种情况，介绍了经典的Dijkstra算法，并在此基础上提出了动态最短路径树算法。
关键词: 图论路由最短路径多播树Dijkstra算法1.多播生成树问题的提出随着Internet的爆炸性发展，在Internet上产生了许多新的应用，其中有很多是高带宽的多媒体应用，这就带来了带宽的急剧消耗和网络拥挤问题。
为了缓解这一问题，人们提出了IP 多播技术。
多播技术是一种允许一个或多个发送者（多播源）发送单一的数据包到多个接收者的网络技术。
该技术有助于缓解当前Internet上膨胀的业务量而导致的拥塞问题。
为了有效地支持多播通信,路由(或路径)选择是一个需要讨论的关键问题。
路由选择负责对源与目的结点间的多条可行路径根据某种目标加以选择。
路由选择算法是计算机网络中的一个重要研究课题,它直接关系到网络效率、传输延迟和吞吐量等通信网络的主要技术性能指标。
路由选择算法的设计一般包括以下内容:首先对一个网络的链路进行准确描述,定义链路代价函数(一般可由信道容量、信道利用率或报文延迟时间这几种因素确定),计算最短路径,建立路由选择表或路由数据库。
根据网络拓扑和子网款式选择适当算法,并设计出实现算法的过程,模拟测试和运行。
其中计算最短路径是整个设计过程中较为关键的一环。
多播路由选择要保证实现的目标是,数据能够到达所有的接收者。
同时,在整个通信网络的任何一条链路上数据最多传送一次。
在一条链路上是否传输数据依赖于此链路上是否有该数据的接收者。
图论论文
课程名称图论入门论文题目图论在物流物配送上的应用指导教师刘颖学院管理学院姓名郭凤午学号2011030284图论在物流货物配送中的应用摘要：最短路径问题对于节约人们的时间成本具有重要意义。
最短路问题是图论理论的一个经典问题。
寻找最短路径就是在指定网络中两结点间找一条距离最小的路。
最短路不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以引申到其它的度量,如时间、费用、线路容量等。
它可被用来解决厂区布局、管路铺设、线路安装等实际问题。
本文介绍了图论的起源和发展、最短路径问题及其算法，并应用图论最短路径问题的分析方法解决物流货物配送中问题。
1 引言数学是一门古老的学科，它已经有了几千年的历史。
然而，图论作为数学的一个分支，却只有200多年的历史，但是其发展十分迅速。
图论是以图为研究对象，图形中我们用点表示对象，两点之间的连线表示对象之间的某种特定的关系。
事实上，任何一个包含了某种二元关系的系统都可以用图形来模拟，而且它具有形象直观的特点，在图中点的位置和线的长短曲直无关紧要[1]。
图论的发展大力地推进了科学文明的进步，解决了很多实际应用问题。
图论是数学领域中发展最快的分支之一，它以图为研究对象。
图论中的图是有若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用来代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。
图论本身是应用数学的一部分，因此，历史上图论曾经被好多位数学家各自独立的建立过。
关于图论的文字记载最早出现在欧拉1736年的论文中，他所考虑的原始问题有很强的实际背景。
数学史上著名的七桥问题欧拉只用了一步就证明了不重复地通过7座桥的路线是根本不存在的!这是拓扑学研究的先声。
图的染色问题一直是图论研究的焦点问题。
数学家赫伍德成功地运用肯普的方法证明了五色定理，即一张地图能够用五种或者更少的颜色染色。
美国伊利诺斯大学的黑肯和阿佩尔，经过四年的艰苦工作．终于完成了四色猜想的证明。
图论期末论文
1.引言图论是数学的一个分支，并且是组合数学和应用数学的一部分。
它以图做为研究对象，而图是由若干节点和节点之间的边所构成的图型。
在图论中，图往往是某个具体现实生活中问题的数学抽象，可以说，图中的节点代表着生活中的某些特定事物，而节点之间的边则代表着节点之间的特定联系。
图论这门学科需要解决的就是如何利用数学知识去解决它们之间的关系。
图论最早起源于1736年著名的柯尼斯堡七桥问题[1]。
这个问题的内容是：在柯尼斯堡的普莱格尔河上有七座桥将河中的岛屿与河岸连接起来。
问题是要从这四块陆地中任何一块开始，通过每一座桥正好一次，最后再回到起始点。
然而人们无数次的尝试解决却都没有成功。
直到1736年，欧拉解决了这个问题。
他用抽像分析法将这个问题化为世界上第一个图论问题：即把每一块陆地用一个点来代替，将每一座桥用联接相应的两个点的一条边来代替，从而得到了一个“图”。
最终，欧拉成功证明了这个问题是无解的，并且推广了这个问题的意义，给出了对于一个给定的图可以某种方式走遍的判定法则。
这就是后来的欧拉通路、欧拉回路以及欧拉图问题。
于是，欧拉成为了图论学的创始人。
从那以后开始的几百年间，图论开始了飞速的发展。
虽然图论研究的是点和边之间所构成图的问题，但其应用领域还是十分广阔的。
图论的应用不仅仅局限于数学问题和计算机领域，它同时还涵盖了交通管理、通信领域、社会学等诸多其他研究领域。
而最短路径问题是图论应用中的基本问题。
最短路径顾名思义就是在所有的路径中找出一条距离最短的有效路径。
实际上，这里所指的“距离”不仅仅是指地理意义上的距离，还可以引申到时间、费用、等其他度量单位上面。
本文中，以重庆地铁为研究对象，利用图论知识解决在搭乘重庆地铁时的最短路径问题。
可以说，最短路径问题再交通网络结构的分析以及交通路线的选择中都有重要的应用价值。
此外，最短路径问题一直是计算机科学、地理信息学、交通管理学等学科中一个研究的热点问题。
图的着色是指对图的每个节点指定一种颜色，使得相邻的节点的颜色不相同。
图论论文
最小生成树——Prim算法1、算法问题的提出首先介绍生成树的概念连通图G=(V,E)是无向带权图，若一个子图G’是一棵包含G的所有顶点的树，则该子图G’称为G的生成树。
生成树是连通图的极小连通子图。
所谓极小是指：若在树中任意增加一条边，则将出现一个回路；若去掉一条边，将会使之变成非连通图。
生成树各边的权值总和称为生成树的权。
本次设计是求在图G中所有生成树中权值总和（费用/代价）最小的生成树，即最小生成树。
用两个例子进行实例演示。
2、Prim算法思想用哲学的观点来说，每个事物都有自己特有的性质，那么图的最小生成树也是不例外的。
按照生成树的定义，n 个顶点的连通网络的生成树有n 个顶点、n-1 条边。
（1）从树中某一个顶点V0开始，将V0到其他顶点的所有边当作候选边。
（2）重复以下步骤n-1次，使得其他n-1个顶点被并入到生成树中。
○1从候选边挑出权值最小的边输出，并将与该边另一端的相接的顶点V并入生成树中。
○2考察所有剩余顶点V i，如果(V,V i)的权值比lowcost[V i]小，则用（V,V i）的权值更新lowcost[V i]。
其中的vset[i]的值记录顶点V[i]顶点是否被选入最小生成树中，V[i]=0,表示为被选入，V[i]=1，表示已被选入。
用到辅助数组pre[]，记录当前所选入顶点的前驱结点，当并入前一个顶点时，剩下顶点到生成树的权值发生了改变时，就需要及时修改剩下顶点V[i]的前驱结点。
3、程序设计（1）所用数据结构，图的存储结构模块（nodetype.h）#define MAXSIZE 7#define INF 100typedef struct{int no;}VertexType; //顶点类型定义typedef struct{int edges[MAXSIZE][MAXSIZE]; //存入边的权值int n; //顶点数int e; //总的边数VertexType vex[MAXSIZE];}MGraph; //图的存储结构MGraph g;（2）主模块（main.cpp）#include#include"nodetype.h"#include"initiate.h"#include"prim.h"void prim(MGraph g,int v0,int &sum);int main(){int sum=0;int v0;initiate(g); //图的初始化printf("请输入起点编号：\n");scanf("%d",&v0);//输入起始节点prim(g,v0,sum); //调用prim算法，构成最小生成树printf("最小生成树的总代价为%d\n",sum);return 0;}（3）读取数据模块,图的初始化（initiate.h）void initiate(MGraph &g){int i,j,v0=0;printf("Please input the Sumnum of MGraph:\n");scanf("%d",&g.n);printf("依次输入各边权值（不相临接的边权值为100）!\n\n"); for(i=1;i<=g.n;i++){g.vex[i].no=i; //节点编号for(j=1;j<=g.n;j++){printf("边[%d][%d]的权值为：",i,j);//各边的权值scanf("%d",&g.edges[i][j]);printf("\n");}}}(4）运用贪心策略——Prim算法构造最小生成树（prim.h）void prim(MGraph g,int v0,int &sum){int lowcost[MAXSIZE],vset[MAXSIZE];int v,pre[MAXSIZE]; //pre[]存入前驱结点数组int i,j,k,min;v=v0; //初始起点for(i=1;i<=g.n;i++){lowcost[i]=g.edges[v0][i]; //lowcost[]的数组pre[i]=v0;vset[i]=0;}vset[v0]=1;sum=0;for(i=1;imin=INF;for(j=1;j<=g.n;j++){if(vset[j]==0&&lowcost[j]min=lowcost[j];k=j;}}vset[k]=1; //将此结点并入到所够造的生成树中v=k;if(min!=INF){printf("边的起点为：%d 终点为：%d 权值为%d\n",pre[v],v,min);sum+=min;}else{break;}for(j=1;j<=g.n;j++){//并入新结点后修改剩下的结点到生成树的权值if(vset[j]==0&&g.edges[v][j]lowcost[j]=g.edges[v][j];pre[j]=v; //并记其下全趋结点}}}}4、算法分析Prim算法的时间复杂度主要是在双重循环构造最小生成树的过程中，设图的顶点数为n，则双重循环的时间复杂度为O(n2)，在生成最小生成树的过程中，增加了两个数组，vset[]和lowcost[]数组，同时增加了一个前驱数组prey[]，用来记录所选顶点的全趋结点，故空间复杂度为O(3n)。
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2020/9/21
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✓ 01年A 题中需要你会读BMP 图象 ✓ 98年美国A 题需要你知道三维插值计算 ✓ 03年B 题要求更高，不但需要编程计算还要进行处理
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2020/9/21
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它的主要内容包括函数的数值逼近、数值微分与数 值积分、非线性方程的数值解法、数值代数、常微分方 程数值解等。
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2020/9/21
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2020/9/21
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➢ CUMCM网站: ➢ MCM和ICM网站: ➢ 中国数学建模: ➢ 中科大建模网站: ➢ MATLAB网站:
数模论文中也有很多图片需要展示，解决这类问题 要熟悉MATLAB图形图像工具箱。
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✓ 遗传算法
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1. 蒙特卡罗方法(Monte-Carlo方法, MC)
2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 3. 规划类问题算法
如果该市地点P（第32个节点）处发生了重大刑事案件，在案发3 分钟后接到报警，犯罪嫌疑人已驾车逃跑。为了快速搜捕嫌疑犯 ，请给出调度全市交巡警服务平台警力资源的最佳围堵方案。
试就某市设置交巡警服务平台的相关情况，建立数学模型分析研 究下面的问题：
（1）附件1中的附图1给出了该市中心城区A的交通网络和现有的 20个交巡警服务平台的设置情况示意图，相关的数据信息见附件2 。请为各交巡警服务平台分配管辖范围，使其在所管辖的范围内 出现突发事件时，尽量能在3分钟内有交巡警（警车的时速为 60km/h）到达事发地。
此类问题主要有线性规划、整数规划、多元规划、 二次规划等。
4. 图论问题
这类问题算法有很多，包括：Dijkstra、Floyd、 Prim、Bellman-Ford，最大流，二分匹配等问题。
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2020/9/21
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“有困难找警察”，是家喻户晓的一句流行语。警察肩负着刑事 执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。为了更有效地 贯彻实施这些职能，需要在市区的一些交通要道和重要部位设置 交巡警服务平台。每个交巡警服务平台的职能和警力配备基本相 同。由于警务资源是有限的，如何根据城市的实际情况与需求合 理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资 源是警务部门面临的一个实际课题。
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2020/9/21
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2011B 交巡警服务平台的设置与调度
11
对于重大突发事件，需要调度全区20个交巡警服务平台的警力资 源，对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁。实际中一个平 台的警力最多封锁一个路口，请给出该区交巡警服务平台警力合 理的调度方案。
根据现有交巡警服务平台的工作量不均衡和有些地方出警时间过 长的实际情况，拟在该区内再增加2至5个平台，请确定需要增加 平台的具体个数和位置。
（2）针对全市（主城六区A，B，C，D，E，F）的具体情况，按 照设置交巡警服务平台的原则和任务，分析研究该市现有交巡警 服务平台设置方案（参见附件）的合理性。如果有明显不合理， 请给出解决方案。
数学建模竞赛常用算法(2)
5. 计算机算法设计中的问题
计算机算法设计包括很多内容：动态规划、回溯搜 索、分治算法、分枝定界等计算机算法.
6. 最优化理论的三大非经典算法:
模拟退火法(SA)、神经网络(NN)、遗传算法(GA)
7. 网格算法和穷举算法
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Algorithms in Mathematical Modeling
➢ GOOGLE大学
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Algorithms in Mathematical Modeling
2020/9/21
Genetic Algorithm
数学建模竞赛中涉及图论竞赛题
➢ 93B 足球队排名次: 94A 逢山开路:
➢ 94B 锁具装箱问题:
➢ 95B 天车与冶炼炉的作业调度:
➢ 98B 灾情巡视：
99B 钻井布局：
➢ 00A DNA分类： 00B 管道订购：
➢ 04A奥运会临时超市网点设计：
➢ 07B乘公交，看奥运：
➢ 11B交巡警服务平台的设置与调度：
9
Algorithms in Mathematical Modeling
2020/9/21
2011B
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交巡警服务平台的设置与调度