15、在线子模最大化与多路割问题的研究进展

在线子模最大化与多路割问题的研究进展

1. 在线子模最大化:更强上界证明

在在线子模最大化领域,我们致力于证明一个具有特定界限(19/33)的定理。证明过程与之前的方法类似,但所需使用的集合系统更为复杂。

1.1 构建分区拟阵与子模函数

我们构建了一个基于包含 32 个元素的基集 $N$ 的分区拟阵,同时定义了一个非负单调子模函数 $f: 2^N \to R_{\geq 0}$。基集 $N$ 中的元素分为以下四种类型:
- $o_1, o_2, o_3, o_4$
- $x_1, x_2, x_3, x_4$
- 对于不同的 $i, j \in {1, 2, 3, 4}$,有 $y_{ij}$
- 对于不同的 $i, j, k \in {1, 2, 3, 4}$,有 $z_{ijk}$(忽略前两个索引的顺序,即 $z_{ijk}$ 和 $z_{jik}$ 表示同一元素)

分区拟阵由将基集划分为四个部分 $P_1, P_2, P_3, P_4$ 来定义,其中部分 $P_i$ 由 $o_i, x_i, y_{ji}, z_{jki}$ 这 8 个元素组成。

1.2 定义加权覆盖函数

函数 $f$ 是一个加权覆盖函数。用于定义该函数的全集 $U$ 包含 28 个元素:$U = {a_i, b_i, c_i, d_i, e_i, f_i, g_i : i \in {1, 2, 3, 4}}$。全集中元素的权重由函数 $w: U \to R_{\geq 0}$ 给出,具体权重如下表所示:
| $v$ | $a_i$ | $b_i$ | $c_i$ | $d_i$ | $e_

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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