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中文摘要：
在计算机科学、信息科学、生命科学及密码科学等新兴科技领域中不断遇到大量的数学计算问题，它们大多具有组合最优化的特性。众所周知，几乎所有组合最优化问题都是NP-困难的，因此，人们几乎没有可能在多项式时间内求得这些问题的精确解。所以，这些亟待解决而又难于解决的问题的高效近似算法的设计与分析研究有着重要的现实意义。鉴于科学技术研究和社会实践需要对数学问题高效近似计算方面的迫切要求，本项目将集中精力解决新兴科技领域中出现的具有离散特点的数学计算问题，即组合优化问题的算法设计与分析。在研究这些来之新兴科技领域并急需解决的组合最优化问题的算法的同时，做深入的理论分析是计算机科学的重要组成部分，我们试图通过交叉学科研究来带动组合最优化与计算机科学的迅猛发展。
结论摘要：
本项目圆满地完成了预期的研究计划。我们的工作主要集中在三个方面1）图论中多年来悬而未决的理论问题；2）NP-难问题的近似算法；3）生物计算。图论方面的工作包含了两个疑难问题的证明。一个是著名数学家Chvatal的猜想， 另一个是日本著名数学家Kano的猜想。两项工作分别发表在组合数学界最权威的两大杂志"Journal of Combinatorial Theory" & "Combinatorica"。 组合最优化方面的工作体现在两个重要的算法问题的彻底解决。这两个算法问题是多个学科领域共同面临的问题，并在国际学术界经历了多年的挑战。关于生物计算，第一次给出预测uber-operon 的快速有效的算法。 在项目实施期间，在国内外重要学术期刊上发表论文22篇。其中，国际核心期刊9篇，国内核心期刊9篇，理论科学计算机界重要学术会议发表论文4篇。
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