7、线段最远颜色 Voronoi 图的紧界分析

线段最远颜色 Voronoi 图的紧界分析

1. 引言

Voronoi 图是一种极为流行的几何结构,几十年来不仅在计算机科学领域,还在众多科学与工程领域受到了广泛且持续的关注。它有许多推广和变体,在这些领域的问题中得到了应用。典型的最近点 Voronoi 图将平面划分为多个区域,使得每个区域内的点到该区域对应的站点的距离比到其他站点的距离更近。而最远点 Voronoi 图则是其一种自然变体,其中一个站点的 Voronoi 区域是平面中到该站点的距离比到其他任何站点都远的点的集合。

最远颜色 Voronoi 图将典型的最远点 Voronoi 图推广到了有色站点的情况。假设有 $k$ 个站点集合 $S = {S_1, \ldots, S_k}$,总共包含 $n$ 个生成元(可以是点或线段),且每个 $S_i$ 内的生成元两两不交叉,但不同集合中的线段可能交叉。对于平面上的点 $x$ 到站点 $S_i$ 的距离 $d_i(x)$,定义为 $x$ 到 $S_i$ 中生成元的最小距离(基于任意固定的 $L_p$ 度量 $\delta$)。这种类型的最远点 Voronoi 图被称为最远颜色 Voronoi 图,记为 $FCVD(S)$。“颜色”这一术语的选择很直观,可想象每个 $S_i$ 中的生成元都被标记为颜色 $i$。最远颜色 Voronoi 图在多个领域有应用,如多类型设施的选址问题、无线传感器网络中的传感器部署问题以及豪斯多夫 Voronoi 图等。

容易发现,最近颜色 Voronoi 图与所有生成元关于 $L_p$ 度量 $\delta$ 的 Voronoi 图 $VD_{\delta}(\bigcup S_i)$ 是一致的。如果所有线段不相交,该图的组合复杂度为 $O(n)$,并

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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