38、形式语言约束路径问题解析

形式语言约束路径问题解析

在许多不同领域的路径查找问题中,对所遍历的带标签图中的边/顶点标签模式有特定要求,某些模式被允许或优先选择,而其他模式则被禁止。这意味着路径的可行性由两个因素决定:一是在常见图度量(如距离)下的长度(或成本),二是其关联的标签。可接受的标签模式可以用形式语言来指定。接下来我们将详细探讨形式语言约束路径问题。

一、应用场景举例

以多式联运路线规划为例,在多式联运网络(包含火车、汽车等多种出行方式的网络)中,为旅行者寻找可行(接近最优)的路径,并满足特定的模式选择约束。旅行者的模式选择可以通过处理微观模拟模块的数据或基于现实调查数据构建的统计模型来获得。

例如,给定一个有向带标签、带权重的图 (G) 表示交通网络,边的标签代表各种出行方式属性(如标签 (t) 可能代表铁路线)。若要为旅行者找到从 (s) 到 (d) 的最短路线,并且旅行者希望使用以下出行方式:要么步行到火车站,然后乘坐火车,最后步行到目的地(办公室);要么全程开车从家到办公室。用 (t) 表示火车,(w) 表示步行,(c) 表示汽车,旅行者的模式选择可以表示为 (w+t+w+ ∪c∗),其中 (∪)、(+) 和 (∗) 是描述正则语言的常用运算符。

二、问题定义
  1. 形式语言约束最短路径(Formal Language Constrained Shortest Path) :给定一个有向带标签、带权重的图 (G)、源点 (s)、终点 (d) 和一种形式语言(正则、上下文无关、上下文敏感等)(L),找到图 (G) 中一条最短(不一定是简单路径)的路径 (p),使得 (l(p) \in L)。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值