20、平面 3 - 树绘制的通用线集

平面 3 - 树绘制的通用线集

1. 平面 3 - 树的基本性质与推论

对于深度为 ρ 的平面 3 - 树 G,它可以绘制在 ⌈(ρ + 2) / 2⌉ 个同心圆上,并且这种绘制可以在线性时间内完成。这为平面 3 - 树的绘制提供了一种有效的方法,利用同心圆的结构可以更好地展示平面 3 - 树的层次关系。

2. 寻找最小深度嵌入的算法
  • 面代表树的定义 :设 G 是具有 n 个顶点的平面 3 - 树,Γ 是 G 的平面嵌入。面代表树 Tf 是一个有序的根树,满足以下条件:
    • 树中的顶点要么是顶点节点(对应 Γ 的一个顶点),要么是面节点(对应 Γ 的一个面)。
    • 当 n = 3 时,Tf 是一个单一的面节点,对应 Γ 的外表面。当 n > 3 时:
      • 根是一个面节点,对应 Γ 的外表面,根只有一个子节点,即 Γ 的代表顶点 p。每个顶点节点恰好有三个子节点,除根之外的每个面节点都是 Tf 的叶子节点。
      • 当 n > 4 时,Tf 中 p 的三个逆时针排序的子节点 q1、q2 和 q3 所对应的子树分别是 Γ(C1)、Γ(C2) 和 Γ(C3) 的面代表树,其中 C1、C2 和 C3 是围绕 p 的三个逆时针顺序的嵌套三角形。
  • 面代表树的特点 :面代表树是一种无根的完全三元树,每个内部节点恰好有四个邻居。它有 2n - 4 个面节点和 n - 3 个顶点节点。删除面代表树中的
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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