39、弦图子类的少量删除划分研究

弦图子类的少量删除划分研究

1. 引言

图划分问题在超大规模集成电路(VLSI)设计、并行超级计算、图像处理和聚类等领域有着广泛的应用。本文聚焦于经典的图划分问题之一——(顶点) k - 路割问题。该问题旨在通过尽可能少地删除边(或顶点),将图划分为 k 个连通分量。

具体来说,k - 路割问题和顶点 k - 路割问题的定义如下:
- k - 路割问题
- 输入 :一个图 G = (V, E) 以及两个整数 s 和 k。
- 参数 :s
- 问题 :是否存在一个大小至多为 s 的边集 S ⊆ E,使得 G - S 至少有 k 个连通分量?
- 顶点 k - 路割问题
- 输入 :一个图 G = (V, E) 以及两个整数 s 和 k。
- 参数 :s
- 问题 :是否存在一个大小至多为 s 的顶点集 S ⊆ V,使得 G - S 至少有 k 个连通分量?

这两个问题是全局最小割问题的自然推广的决策版本,全局最小割问题是要删除最小数量的边,使图划分为两部分(k = 2),即让图变得不连通。

2. 问题的算法历史

(k - 路割)问题有着丰富的算法研究历史:
- 精确算法
- 1996 年,Go

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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