16、集群顶点删除与单量化变量分离逻辑研究

集群顶点删除与单量化变量分离逻辑研究

1. 集群顶点删除算法概述

提出了一种用于集群顶点删除(Cluster Vertex Deletion)的新分支算法。期望这项工作能像著名的顶点覆盖问题那样,引发一场针对集群顶点删除问题的更快固定参数可处理(FPT)算法的竞争。

同时,重新提出了关于集群顶点删除问题的线性顶点核的问题。由于集群顶点删除是 3 - 击中集问题的一个特例,在无权重情况下,它允许一个 $O(k^2)$ 的顶点核;在有权重情况下,则允许一个 $O(k^3)$ 的顶点核。不过,集群编辑已知有一个更小的 $2k$ 顶点核,因此对于集群顶点删除问题也有希望得到类似的结果。

2. 单量化变量分离逻辑研究
2.1 分离逻辑简介

分离逻辑是一种用于分析带指针程序的著名逻辑,源于 BI 逻辑。它作为 Hoare 类证明系统的断言语言,用于验证操作堆的程序。因此,刻画分离逻辑及其片段的计算复杂性并设计最优决策程序是至关重要的任务。分离逻辑包含结构分离连接符及其伴随(分离蕴含,也称为魔法棒)。

研究的重点是具有一个记录字段且限制为唯一量化变量的一阶分离逻辑(1SL1)。当量化变量数量无界时,分离逻辑的可满足性问题是不可判定的;对于命题片段,可满足性问题是 PSPACE 完全的。

2.2 研究贡献
  • 等价性证明 :引入了陈述关于内存状态简单属性的测试公式,并证明了 1SL1 中的每个公式都等价于测试公式的布尔组合。这扩展了命题分离逻辑的相关结果,并且首次将这种方法扩展到带有魔法棒运算符的一阶分离逻辑版本。不过,由于具有两个量化变
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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