40、可折叠下推自动机配置图的一阶逻辑与相关计算方法

可折叠下推自动机配置图的一阶逻辑与相关计算方法

1. 引言

在计算机科学领域,自动机理论一直是研究的热点。早在 70 年代,Maslov 将下推自动机的概念推广到了高阶下推自动机(n - PDA),允许栈中包含其他栈而非仅仅是原子元素。近年来,人们对这些自动机的兴趣再度兴起,它们不仅被作为字符串语言的接受器进行研究,还被用作图和树的生成器。

Knapik 等人证明了确定性 n - PDA 生成的树与安全的 n 阶递归方案生成的树是一致的。受安全是否意味着对递归方案有语义限制这一问题的驱动,Hague 等人将 n - PDA 模型扩展为 n 阶可折叠下推自动机(n - CPDA),引入了一种新的栈操作“collapse”,并证明了 n - CPDA 生成的树与所有 n 阶递归方案生成的树是一致的。

本文主要关注这些自动机的配置图,特别是它们的 ε - 闭包。n - PDA 图的 ε - 闭包恰好构成了 Caucal 层次结构,该结构是通过 MSO - 解释和图展开独立定义的。这些结果表明这些图具有可判定的 MSO 理论,同时也引发了关于 n - CPDA 图的 ε - 闭包中逻辑可判定性的问题。

2. 可折叠下推自动机的相关研究现状

在可折叠下推自动机的研究中,已经有了一些重要的成果。不幸的是,存在一个 2 - CPDA 图具有不可判定的 MSO 理论。Kartzow 表明 2 - CPDA 图的 ε - 闭包是树自动的,因此它们具有可判定的一阶理论。Broadbent 进一步研究了这个主题,他证明了对于 3 阶及更高阶的 CPDA,一阶理论开始变得不可判定。具体来说:
- 当 n ≥ 3 且 3 ≤ m ≤ n,公式为 Σ2 时,nm -

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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