34、多接口网络连通性及不可靠环形嵌入树中最可靠源计算研究

多接口网络连通性及不可靠环形嵌入树中最可靠源计算研究

在网络研究领域,多接口网络的连通性问题以及不可靠网络中最可靠源的计算问题一直是重要的研究方向。下面将详细探讨多接口网络最小化最大职责连通性问题(MMCC)以及不可靠环形嵌入树中最可靠源(MRS)的计算。

多接口网络最小化最大职责连通性问题(MMCC)

在多接口网络中,MMCC 问题旨在最小化网络中单个节点为实现连通性任务所需的最大成本。对于该问题,不同的图结构和条件下有不同的求解算法和复杂度。

  1. 特定图结构下的最优求解

    • 路径图 :当输入图为路径时,MMCC 可以在 $O(k^4n)$ 时间内最优求解。因为路径是 $\Delta = 2$ 的树,利用相关算法可得出此结论。
    • 循环图 :若输入图为循环图,MMCC 能在 $O(k^4n^2)$ 时间内最优求解。具体做法是,通过依次排除循环图中的一条边得到 $n$ 种可能的路径,然后从这些路径的解中选择最便宜的解。
    • 多项式可识别哈密顿图(单位成本情况) :在单位成本情况下,如果输入图是多项式可识别的哈密顿图,MMCC 可在 $O(k^4n)$ 时间内最优求解。若所有节点都持有一个公共接口,激活该接口即为最优解,最小成本为 1;否则,最优解成本至少为 2,此时通过求解输入图的哈密顿路径问题可得到成本为 2 的最优解。
    • $k \leq 2$ 的情况 :当 $k
【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非线性单输入单输出(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非线性单输入单输出(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非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,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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