41、近似多拟阵交与鲁棒影响力最大化算法解析

近似多拟阵交与鲁棒影响力最大化算法解析

1. 近似多拟阵交的终止性证明

在近似多拟阵交的求解过程中,为证明算法的终止性,关键在于说明在步骤 6 中总能去掉一个拟阵约束或背包约束。这可通过与引理 6 证明中相同的令牌计数论证来实现。

假设 (Ax = b) 是 (LPmatkn) 的一个满秩子系统,由线性无关的 (x^ ) 紧约束组成。我们可以假定与 (M_0) 约束对应的 (A) 的行构成一个嵌套族 (C)。接下来定义一个令牌分配方案:
- 对于每个 (e \in N),它向 (C) 中包含 (e) 的最小集合所对应的 (A) 的行提供 (x^
(e)) 个令牌(若存在这样的集合)。
- 对于集合 (M) 中的每个拟阵 (M’),若其基集包含 (e),则 (e) 向来自该拟阵 (M’) 的 (A) 的每一行 (A_{M’}) 提供 ((1 - x^ (e))/q_{M’}) 个令牌。
- 对于每个来自背包约束且基集包含 (e) 的 (A) 的行,(e) 还提供 ((1 - x^
(e))/q_i) 个令牌。

在这个方案下,鉴于对 (q) 值的约束,每个 (e \in N) 提供的令牌单位最多为 1。并且,与 (M_0) 约束对应的 (A) 的每一行至少接收 1 个令牌单位。所以,要么存在来自 (M) 中某个拟阵的行 (A_{M’}) 接收的令牌单位严格少于 1,要么存在对应背包约束的 (A) 的某一行接收的令牌单位最多为 1。后一种情况对应于一个背包约束 (i),满足 (|N_i| - x^*(N_i) \leq q_i)。

2. 背包约束的违反分析

对于第 (i

【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,并将其与遗传算法(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算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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