10、Mastery:支持代码移位感知的结构化合并

Mastery:支持代码移位感知的结构化合并

在软件开发过程中,代码合并是一项常见且关键的任务。当多个开发者同时对代码进行修改后,需要将这些修改合并到一起。然而,在合并过程中会遇到各种问题,比如代码移位,这可能导致合并冲突,影响开发效率和代码质量。本文将介绍一种名为 Mastery 的结构化合并框架,它能够有效处理代码移位问题,提高合并的准确性和效率。

有序合并算法

有序合并算法是 Mastery 框架中的核心算法之一,它基于 Kahn 算法实现拓扑排序,并在此基础上进行了扩展,以支持唯一性检查。以下是有序合并算法的代码实现:

Function Ordered(B: List, L: List, R: List):
    Φ ← GenConstraints(B, L, R);
    Represent Φ as a directed graph GΦ = ⟨V, E⟩;
    Y ← [];
    Z ← {u | u ∈ V, indeg(u) = 0};
    while Z ≠ ∅ do
        if |Z| ≥ 2 then return “conflict”;
        remove the sole vertex u from Z;
        Y += u;
        foreach (u, v) ∈ E do
            E ← E \ {(u, v)};
            if indeg(v) = 0 then
                Z ← Z ∪ {v};
        V ← V \ {u};
    if V ≠ ∅ then 
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