10、图论中的树分解与顶点覆盖加权斯坦纳树问题研究

图论中的树分解与顶点覆盖加权斯坦纳树问题研究

强树宽度相关内容

在图论的研究中,强树宽度是一个重要的概念。有定理表明,排列图具有强树宽度 1,并且可以在线性时间内找到相应的树分解。然而,一般来说,确定给定图 $G$ 是否允许具有强宽度 $\rho$($\rho \geq 1$)的树分解是一个 NP 完全问题。

当一个顶点 $v$ 是一个包(bag)的中心时,寻找分解的难度部分在于确定哪个连通分量 $C \in C_G[v]$ 将被哪个相邻包 $N_G[u]$ 覆盖。例如,如果对于两个顶点 $u$ 和 $w$,$N_G[u]$ 和 $N_G[w]$ 与 $C$ 相交,并且它们是同一分解 $T$ 中的包,那么在 $T$ 中 $N_G[u]$ 和 $N_G[w]$ 不能被 $N_G[v]$ 分隔。此外,如果 $u$ 与 $v$ 相邻,$N_G[u]$ 可能会与多个连通分量相交,这会导致潜在的指数级组合情况。

路径分解是树分解的一种特殊情况,其中包形成一条路径而不是具有多个分支的树。如果一个图允许具有(强)宽度 $\rho$ 的路径分解,那么该图具有(强)路径宽度 $\rho$。对于具有有界路径宽度的图,可以在多项式时间内找到带宽问题和线失真问题的常数因子近似解。

当我们想要计算给定图是否允许具有强宽度 1 的路径分解 $P$ 时,在 $P$ 中与包 $N_G[v]$ 相邻的包最多有两个。因此,对于每个 $v$,最多有二次方数量的组合。由此引出一个猜想:图的强路径宽度可以在多项式时间内计算。

另一个问题是有界的强树宽度是否会为图的树宽度提供一个下界。也就是说,是否存在一个常数 $c$,使得对于任何图 $G$,$stb(G) \leq c \cdot

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法螺旋策略的切换逻辑条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性优化方向。
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