24、概率真并发代数定律:封装、递归与近似归纳原理

概率真并发代数定律:封装、递归与近似归纳原理

在并发系统的研究中,处理死锁和无限进程是关键问题。为了解决这些问题,我们引入了封装算子、递归和近似归纳原理等概念,构建了概率真并发代数(APPT C),下面将详细介绍这些内容。

1. 封装算子

在并发进程中,不同并行分支中通信事件的不匹配可能导致死锁,因此需要消除并发进程中的死锁。我们引入了一元封装算子 $\partial_H$,用于集合 $H$ 中的原子事件,它将 $H$ 中的所有原子事件重命名为 $\delta$。包含真并发并行性、死锁 $\delta$ 和封装算子 $\partial_H$ 的整个代数被称为概率真并发并行代数(APPT C)。

  • PDF 定义 :$\mu(\partial_H (x),\partial_H (x’)) = \mu(x,x’)$,$\mu(x,y) = 0$(否则)。
  • 转换规则
    • $x \to x’$,则 $\partial_H (x) \to \partial_H (x’)$。
    • $x \stackrel{e}{\to} \surd$($e \notin H$),则 $\partial_H (x) \stackrel{e}{\to} \surd$。
    • $x \stackrel{e}{\to} x’$($e \notin H$),则 $\partial_H (x) \stackrel{e}{\to} \partial_H (x’)$。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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