摘要：针对麻雀搜索算法(SSA)迭代后期种群多样性减少、易陷入局部最优等问题,提出一种基于哈密顿图的麻雀算术混合优化算法(HSSAAOAH)。首先,在SSA发现者-跟随者模型和侦察机制的基础上,引入算术优化算法(AOA)的乘除算子。利用乘除算子的高分布性,提高算法在迭代后期解的多样性;其次,将种群中所有个体转化成一个无向加权图,在每一轮迭代后,使用改良圈算法计算个体构成的哈密顿环长度,根据相邻两代长度的比值衡量种群收敛趋势;然后,对于没能有效收敛的子代,随机生成一定数量的个体并使用贪婪策略进行选择,替代表现较差的个体,提高解的质量,增强跳出局部极值的能力;最后,将HSSAAOAH与不同优化算法在基准函数和两个工程设计问题上进行仿真实验,结果表明HSSAAOAH算法收敛速度更快,寻优精度更高,具有良好的鲁棒性和寻优性能。

摘要：得到Δ free图的最长路和最长圈的下界为 2δ + 2 ,以及存在Hamilton圈的一个充分条件 :δ≥max{p3,α},δ是图G的顶点的最小度 ,α是G的独立数p =|V(G) |≥ 1 5 .

摘要：一个MATCH（n，k，λ）-设计就是完全留Kn的一个k-匹配集合，使得Kn中仿每一对独立边恰好出现在八个k-匹配中．本文将利用拉丁方完备化方法构造一个MATCH（1，3，1）-设计．