16、提升多路割问题整数间隙的研究

提升多路割问题整数间隙的研究

1. 引言

在多路割问题中,提升整数间隙是一个重要的研究方向。本文将围绕如何构造实例,使 4 路割实例针对非对向割具有至少 1.20016 的间隙展开探讨。

2. 实例构造与相关定义
  • 图的定义 :考虑图 $G = (V, E)$,其中节点集 $V := \Delta_{4,n}$ 是离散化的三维单纯形,边集 $E_{4,n} := {xy : x, y \in \Delta_{4,n}, |x - y|_1 = 2/n}$。四个终端 $s_1, \ldots, s_4$ 是单纯形的四个顶点,即 $s_i = e_i$ ,$i \in [4]$。
  • 割的定义 :割是一个函数 $P : V \to [5]$,满足 $P(s_i) = i$ ,$i \in [4]$。割集 $\delta(P) := {xy \in E_{4,n} : P(x) \neq P(y)}$。对于节点集 $S$,$\delta(S)$ 表示恰好有一个端点在 $S$ 中的边集。给定权重函数 $w : E_{4,n} \to R^+$,割 $P$ 的成本为 $\sum_{e \in \delta(P)} w(e)$。
  • 相关集合定义
    • $L_{ij}$ 表示终端 $s_i$ 和 $s_j$ 之间的边界边。
    • $V_{ij} := {x \in \Delta_{4,n} : Support(x) \subseteq {i, j}}$ 表示终端 $s_i$
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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