摘要：为研究以最少边集扩充一个任意无向图为R点连通图这一尚未解决的优化问题,通过将无向图点连通问题转化为有向图边连通问题,采用增广扩充的方法,提出了一个复杂度为O(|V|5)的算法．利用该算法可最优地将给定无向图中任意2点达到所要求的点连通度．它发展了K点连通最优扩充的研究,从而使图的点连通扩充的研究在应用于网络设计的可靠性设计方面更具有实际意义．

摘要：引入单源单汇线性有向k-部图,设计该结构上的删除算法、合并算法和输出算法。在此基础上给出判断无向图是否含有H回路的多项式算法和计算H回路数的多项式算法,最后给出求解无向图的所有H回路算法。该算法能比较有效地解决无向图中H回路的判定、计数和求解问题。

摘要：目前的选举系统或选票识别算法都简化了选票的版面理解,无法适应不同类型选票的准确定位、识别。该文在版面分割的基础上,提出一种基于无向图的选票版面结构描述方法,采用改进的深度优先遍历算法实现多种类型选票的准确定位和批量快速统计。实验证明,该方法具有选票设计灵活、精度高、通用性好、处理速度快等特点。

摘要：为了正确、高效地建立二维地质模型,提出一种基于无向图与树结构的建模流程与环搜索方法。该方法的具体实现流程主要包括三个步骤:1在二维平面人机交互式勾画出曲线,将多个曲线中的线段求交,根据交点分裂为多个子曲线,并建立无向图中点、边、点与曲线、曲线与点的映射;2将曲线构成的无向图转化为曲线图,利用曲线与点、点与曲线的索引和树结构特点搜索曲线图中的环;3计算全部目标环的面积,按面积从小到大对环进行排序,构建任意复杂多边形区域。经算法分析和实验结果表明,设计的二维地质建模流程流畅、正确,提出的曲线树搜索环算法比传统算法时间复杂度小,且能弥补传统算法遗漏环搜索的不足。

摘要：在图像处理、模式识别等领域 ,往往需要求解图像的骨架来获得图像特征的最有效的数字化信息 .该文提出了一种基于无向图的图像整体骨架表示模型 ,并基于这一模型设计实现了图像的骨架化算法 .它通过专门的分割算法 ,对图像进行分割并用无向图表示 ,然后对无向图中各顶点采用多边形近似方法进行骨架化 .算法充分利用了图像的全局和局部信息 ,具有速度快、效果好等优点 ,并得到了实际应用 .

摘要：为了进一步提高生成无向图割集的递归收缩算法的执行效率,将无向图转换为一类特殊的混合图,并将转换结果代替无向图输入递归收缩算法进行处理,修改了递归收缩算法中相应的算法步骤,使得改进算法可以更高效地生成无向图的割集。在理论上论证了改进算法的正确性,并通过理论分析和实验比较了改进算法和现有算法的时间复杂度和空间复杂度。理论分析结果和实验比较结果均表明改进算法明显比现有算法高效。

摘要：研究了以最少边集扩充一个任意无向图为R边连通图这一优化问题。给出了一个复杂度为O(|V|~5)的算法。利用该算法可最优地将所研究图形中任意两点达到所要求的边连通度。它发展了K边连通最优扩充的研究,从而使图的边连通扩充的研究在应用于网络结线的可靠性设计方面更具有实际意义。

摘要：本文提出了一个新的画一般无向图的遗传算法。以前的无向图画图算法将顶点数较多且无弦的圈画成了凹多边形,为了克服这一缺点,本文的遗传算法设计了全新的变异算子——单点邻域变异,并在适应度函数中增加用于产生对称画法的分量,可将这种图画成凸多边形。新算法的优点是方法简单,易于实现,画出的图形美观,其灵活之处在于准则的权重可以改变。实验结果表明,在相同条件下,本文算法画出的图形要比标准遗传算法画出的图形美观。

摘要：深度优先搜索树的判定是图论中的一个重要算法，它的算法的优化将给一些其它的图论算法带来高效解决的契机。本文就深度优先搜索树的判定算法从判定条件的给出及其串行算法的设计，到对该算法利用欧拉遍历方法并行优化，得到更好的成本更优的并行算法。

摘要：软硬件划分是SoC软硬件协同设计中的重要步骤之一。针对软硬件划分问题,提出一种基于无向图的软硬件划分方法,将软件成本和硬件成本设定为网络图的节点,将功能模块间的通讯成本设定为无向的边,从而将芯片的软硬件划分问题归结为基于无向图理论的多目标优化求解的问题。仿真结果证明,该方法在算法效率上优于GA算法和KL算法。并且设计研制了FPGA测试平台,实现软硬件并行开发,提高了基带芯片开发的效率。以BDS/GPS双模基带芯片为例,对本方法进行了具体实施,为基带芯片的软硬件划分设计提供了理论依据。