7、图论中的支配树算法与环形图性质研究

图论中的支配树算法与环形图性质研究

1. 支配树算法相关内容

1.1 相关引理与推论

  • 推论 12 :设 (G = (V, E, ξ, s)) 为有向图,(v)、(v’) 是 (V) 中不同的顶点,且 (P_G(v) = P_G(v’)),(U = {u | ∃e ∈E, ξ(e) = (v, u)}) 为 (v) 的所有出邻接点集合。若 (P_G(v)) 不是 (U) 中任何顶点 (u) 的支配点,即 (∀u ∈U),(P_G(v) ∉D_G(u)),则对于每个顶点 (x ∈V \setminus {v}),有 (δ_G(x) = δ_{G[v’←v]}(x))。
  • 引理 13 :设 (A) 是 (G = (V, E, ξ, s)) 的一个标注,(e, f ∈E_F) 是两条共享终点的前向边,即 (e^+ = f^+)。若 (e^-⪯ A f^-),则对于每个 (x ∈V),有 (P_G(x) = P {G - f}(x))。

1.2 支配树算法描述

该算法用于寻找给定有向图 (G = (V, E, ξ, s)) 的支配树,其基于对有向图的一系列变换,且不改变底层的支配树。算法主要分为三个部分:
1. 计算标注 :运行深度优先搜索(DFS)以找到输入有向图 (G) 的初始标注 (A = (≤, F)),此时没有边被标记。
2. 寻找支配树
- 设 (G_i = (V_i, E_i, ξ_i, s_i

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路径规划、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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