29、动态流自适应路由选择的研究与分析

动态流自适应路由选择的研究与分析

1. 研究背景与结果概述

在动态流的研究中,传统的一些定义与本文提出的瞬时动态均衡(IDE)有所不同。以往的研究中,对于中间节点 (v) 和边 (vw),要求当边 (vw) 有正流量时,它必须包含在最短的 (s - w) 路径中。而本文的 IDE 定义为:当边 (vw) 有正流入时,它必须包含在当前最短的 (v - t) 路径中,其中 (t) 是所考虑流入的汇点。

本文的主要研究结果如下:
- 定理 1 :对于具有分段常数流入率的多源单汇网络,存在 IDE 流。证明通过构造性方法,将任意截止到时间 (\theta) 的 IDE 流扩展到严格更大的区间 (\theta + \epsilon)((\epsilon > 0))。扩展过程的关键在于解决一系列非线性规划问题,每个问题都与为给定节点流入找到正确的流出分配有关。利用扩展性质,佐恩引理意味着在整个 (\mathbb{R}_{\geq 0}) 上存在 IDE。
- 定理 2 :对于多源单汇网络,存在一个有限时间 (T > 0),在该时间网络清空,即所有流粒子在时间范围 ([0, T]) 内到达目的地。
- 定理 3 :对于多商品网络,有界且有限持续的流入率不能保证流在有限时间内终止。本文构造了一个复杂实例,其中存在 IDE 流,但所有 IDE 流都陷入循环并永远流动。

2. 流模型

本文采用了流体排队模型,给定一个有向图 (G = (V, E)),其中边 (e \in E) 有队列服务率 (\nu_e \in \math

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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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