36、平面图最小消除排序算法详解

平面图最小消除排序算法详解

1. 广度优先搜索初步近似最小消除排序

首先,我们选择一个顶点 $r$ 作为最大元素,通过广度优先搜索来确定各层级 $L_i$。这里的 $L_i$ 由与顶点 $r$ 距离为 $i$ 的顶点组成。对于图 $G$ 中的任意顶点 $x$,我们用 $l(x)$ 表示 $x$ 所在的层级,即若 $x \in L_i$,则 $l(x) = i$。

有如下定理:存在一个最小消除排序 $<$,满足:
1. $r$ 是 $<$ 中的最大元素;
2. 若 $x \in L_i$,$y \in L_j$,且 $j < i$,则 $x < y$。

证明思路:根据相关理论,图 $G$ 顶点集的一个连通子集的闭邻域 $C$ 是最小消除排序的一个最终段,即存在一个最小消除排序 $<$,使得当 $x \notin C$ 且 $y \in C$ 时,$x < y$。

我们将具有上述性质的最小消除排序称为忠实排序。值得注意的是,层级 $L_i$ 可以在线性时间内确定。

2. 距离层级的结构
2.1 添加辅助边

假设图的面是顺时针定向的。我们定义层级对角线集合 $E_1$ 如下:对于图 $G$ 的每个面 $f$ 以及处于同一层级 $l(x) = l(y)$ 的所有顶点 $x$ 和 $y$,若在面 $f$ 的顶点顺时针枚举中,$x$ 和 $y$ 之间的所有顶点都处于某个层级 $L(j)$,且 $j > l(x) = l(y)$,则在 $E_1$ 中添加连接 $x$ 和 $y$ 的边。

确定 $E_1$ 的线性时间算法步骤如下

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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