34、最优无环哈密顿路径补全研究

最优无环哈密顿路径补全研究

1. 相关概念与研究背景

在图论中,有几个重要的基础概念。如果一个平面图 $G$ 存在一种画法,使得 $G$ 的所有顶点都出现在同一个面的边界上(通常将这个面画成外部面),那么这个图就是外平面图。而三角剖分外平面图则是内部经过三角剖分的外平面图。

对于无环有向图,无环哈密顿路径补全(Acyclic - HPC)问题在偏序集(posets)的背景下,以线性扩展和跳跃数的术语进行了研究。一个偏序集 $P$(或其对应的无环有向图 $G$)的最优线性扩展,等同于 $G$ 的最小规模无环哈密顿路径补全集 $E_c$,其跳跃数等于 $E_c$ 的规模。该问题由于在调度等方面的应用而被广泛研究,即便对于二分有序集,它也已被证明是 NP 难的。不过,对于几类有序集,存在多项式时间算法,如下表所示:
| 有序集类型 | 相关研究 |
| ---- | ---- |
| 无环序 | [相关研究表明可在多项式时间解决] |
| 有界宽度序 | [相关研究表明可在多项式时间解决] |
| 二维二分序 | [相关研究表明可在多项式时间解决] |
| K 自由序 | [相关研究表明可在多项式时间解决] |

在书籍嵌入方面,有研究表明平面图可以在 4 页的书籍中进行嵌入,并且存在一些平面图需要 4 页才能完成书籍嵌入。允许脊柱交叉的书籍嵌入被称为拓扑书籍嵌入,每个平面图都可以进行 2 页的拓扑书籍嵌入,且每条边最多只有一个脊柱交叉。

对于无环有向图和偏序集,向上书籍嵌入也有相关研究。向上书籍嵌入可以看作是脊柱垂直且所有边都沿向上方向单调递增绘制的书籍嵌入。平面无环有向图的向上书籍嵌入所需的最少页数是无界的,而向

### 最优控制理论中的哈密顿量 #### 哈密顿量的概念 在最优控制理论中,哈密顿量是一个重要的概念,用于描述系统的状态和控制变量之间的关系。具体来说,在引入广义作用量和拉格朗日乘子法之后,可以通过变分法构建哈密顿函数来表示系统性能指标与约束条件的关系[^1]。 对于给定的状态方程 \(\dot{x}(t)=f(x(t),u(t))\) 和目标泛函 \(J=\int_{t_0}^{t_f} L(x(t), u(t)) dt\), 定义哈密顿量为: \[H(x, p, u) = p^T f(x,u)+L(x,u)\] 其中\(p\) 是伴随向量(也称为共轭动量),满足伴随方程: \[\dot{p}(t)=-\frac{\partial H}{\partial x}\] 此定义允许将原问题转化为寻找使终端时刻的目标泛函取得极值的控制序列的问题. #### 应用实例 考虑一个简单的线性二次型调节器(LQR)问题作为示例。假设存在如下形式的动力学模型: \[ \begin{aligned} &\text { Minimize } J=\frac{1}{2} E\left[x(T)^{T} F x(T)+\int_{0}^{T}\left(Q x(s)+R u(s)\right)^{T}(Q x(s)+R u(s)) d s\right]\\ &\text { subject to }\quad \dot{x}=A x+B u\\ \end{aligned} \] 这里可以构造相应的哈密顿量并利用极大值原理求得最优反馈增益矩阵K使得闭系统稳定且代价最小化: ```matlab % MATLAB code snippet for solving LQR problem using Hamiltonian approach P = care(A', B'*inv(R)*B); % Solve Riccati equation K = inv(R)*(B'*P); ``` #### 计算方法 计算哈密顿量通常涉及以下几个方面的工作: - **建立数学模型**:明确系统的状态空间表达式以及成本函数; - **设定边界条件**:确定初始状态、终态或其他特定要求; - **应用最大/最小原则**:基于庞特里亚金(Pontryagin)的最大(小)值原理调整控制器参数直至找到全局最优解; - **验证结果的有效性和唯一性**:确保所获得的结果确实是最优点,并检查是否有其他可能的选择[^3]。
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