图染色问题是一种典型的组合优化问题,现实生活中的很多问题如加工调度、任务分配、负载平衡等都可以用图染色的方法来解决。近些年来,随着计算机技术的发展和解决实际问题的需要,一些经典的智能算法被用来研究和尝试解决图染色问题,如蚁群算法、遗传算法、神经网络等,但限于染色问题的多样性和复杂性,目前这些算法普遍应用于解决图的正常点染色和正常边染色,而对于图染色问题中多约束条件的染色问题,公开发表的文献中尚不多见,因此寻求新的智能算法来解决图的多约束条件染色问题是一个具有理论和实际意义的课题。图的均匀染色是指图中任意两个色类的颜色个数最大相差1,在解决生产调度、任务分配和负载均衡等问题方面有很好的应用,从已公开发表的文献看,有关图的均匀染色算法的成果少见。本文所做的核心工作就是根据四种均匀染色的定义,分别设计并实现了四种均匀染色算法,以及为了测试算法而设计的随机图生成算法,同时给出对上述算法的分析过程,最后利用设计的测试图集对算法进行了全面测试,通过对大量测试结果的分析给出了几个有意义的结论。本文主要工作如下:(1)从随机图染色的角度切入,根据具体的情况将染色问题进行分类;介绍一些图的基础染色概念,如正常边染色、全染色和在此基础上衍生出的点可区别染色和邻点可区别染色的概念;以遗传算法和模拟退火算法作为经典智能算法的代表,介绍其在图染色问题中的应用,同时总结遗传算法和模拟退火算法在解决图染色问题中的优点和不足,为研究解决图的均匀染色问题提供思路和参考。(2)设计并实现四种均匀染色算法。根据图的均匀边染色、均匀全染色、点可区别均匀边染色和邻点可区别均匀边染色的定义,设计了四种算法,每种算法的基本思想是将目标问题分解成几个子问题,设计相应的子约束函数,然后根据这些子约束函数进行迭代调整,逐步解决每个子问题,最终使得总目标函数的值为0,染色成功,算法结束。文中给出了针对算法的正确性、有效性和时间复杂度的分析过程。(3)设计了两类测试图集对算法进行测试,一类为7个点以内的所有图,一类为15个点以内的特殊图。通过对测试结果的分析,得到了有意义的结论。基于正常均匀边染色算法对无线传感器网络广播调度进行时隙分配,得到了较为理想的结果。