2、LLL算法的起源与发展

LLL算法的起源与演进

LLL算法的起源与发展

1. 从瘦三角形问题到整数线性规划算法

1.1 瘦三角形问题的提出

1980年5月,Peter van Emde Boas在罗马访问时,与Alberto Marchetti - Spaccamela讨论了一个问题:给定平面上具有有理坐标的三个点,是否能在多项式时间内判定由这些点定义的三角形内是否存在具有整数系数的点。对于大三角形,答案通常是“是”;对于小三角形,只需检查附近少量的整数点。然而,对于极长且极薄的三角形,这种方法并不适用。

1.2 问题的解决与格规约

将瘦三角形转换为“更圆”的三角形时,格也会发生变化,他们不知如何处理这些倾斜的格。回到阿姆斯特丹后,Van Emde Boas向Hendrik Lenstra请教。Lenstra指出,这个问题可以用高斯大约两百年前发展的格规约方法解决。具体步骤如下:
1. 应用线性变换,将三角形转换为直角等腰三角形,同时将整数格转换为具有两个有理向量给定基的格。
2. 为新格找到一个约化基$(b_1, b_2)$,其中$b_1$是格中最短的非零向量,$b_2$是格中与$b_1$线性无关的最短向量,并计算$b_2^ = b_2 - \frac{\langle b_1, b_2\rangle}{\langle b_1, b_1\rangle}b_1$。
3. 如果三角形与$|b_2^
|$相比足够大,则三角形内存在格点;否则,检查与$b_1$平行(连续距离为$|b_2^*|$)的直线是否包含三角形内的点。

1.3 整数线性规划算法的诞生

1980年10月,Marchetti - Spaccame

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。
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