4、艺术画廊守卫边界最大化问题的APX完全性

艺术画廊守卫边界最大化问题的APX完全性

在艺术画廊布局中,如何合理放置守卫以最大化被守卫的边界价值或长度是一个关键问题。本文将探讨多个相关问题的复杂性,证明它们属于APX完全问题。

1. 最大价值顶点守卫问题
  • 问题定义 :给定一个无洞多边形 $P$,其边界被划分为不相交的带非负权重的线段,目标是放置 $k$ 个顶点守卫,使被守卫的边界线段总权重最大。
  • 证明思路 :通过从已知的APX困难问题——最大5次出现3合取范式可满足性问题(Max - 5 - occurrence - 3 - Sat)进行归约,证明最大价值顶点守卫问题是APX困难的。
1.1 归约的构造部分
  • 模式构建 :为布尔表达式中的每个文字、子句和变量构建相应的模式。
    • 子句模式 :包含3个文字“耳朵”模式,只有当守卫放置在顶点 $Flit$ 或 $Tlit$ 时,才能用一个顶点守卫监视整个文字模式。
    • 变量模式 :有两个“腿”和一个“尾巴”,并根据文字的正负添加相应的“尖刺”。
  • 权重分配 :除子句模式中的“廉价”边赋值为1外,多边形的每条边赋值为8。
  • 守卫数量 :设置可用守卫数量 $k = l + n + 1$,其中 $l$ 是文字出现的
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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