9、NL完备性问题深度解析

NL完备性问题深度解析

1. 归约的传递性与相关定理

在计算复杂性理论中,归约是一个重要的概念。这里主要讨论了 $\leq_{log}^m$ 归约的传递性。假设有三个集合 $A$、$B$ 和 $C$,存在函数 $f$ 使得 $A \leq_{log}^m B$,函数 $g$ 使得 $B \leq_{log}^m C$,那么可以通过一个新的函数 $h(x) = g(f(x))$ 来证明 $A \leq_{log}^m C$。

具体步骤如下:
- 步骤 1 :有一个图灵机 $H$ 模拟 $F(x)$ 在工作带 $WT 1$ 上的计算。
- 步骤 2 :当 $F$ 试图在 $WT 2$ 上写出 $f(x)$ 的输出位时,$H$ 根据两种子情况进行操作:
- 子情况 2.1 :若 $WT 4$ 以二进制形式包含非零数 $j$,$H$ 将 $WT 4$ 上的计数器减 1,变为 $j - 1$(二进制),同时将 $WT 5$ 上的计数器加 1,变为 $i - j$(二进制),然后继续模拟 $F(x)$,但不在 $WT 2$ 上写入。
- 子情况 2.2 :若 $WT 4$ 包含 0,由于子情况 2.1 发生了 $i - 1$ 次,$WT 5$ 当前以二进制形式包含 $i - 1$,且 $F$ 正试图在 $WT 2$ 上写出 $f(x)$ 的第 $(i - 1)$ 个输出位。此时,$H$ 将该位写入 $WT 2$,将 $WT 5$ 的内容复制到 $WT 4$,中断 $F(x)$ 的模拟,并开始模拟 $G(f(x))$。 </

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比、误差指标柱状等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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