25、膜计算概念解读

膜计算概念解读

1. 过渡 P 系统示例

过渡 P 系统具有非确定性,存在多种计算路径。以过渡 P 系统 $\Pi_1$ 为例,其初始膜结构、对象多重集和各膜中的规则如图 8.1 所示($i_0 = 1$)。初始时,只有膜 3 有初始多重集 ${a, c}$。
以下是一种可能的计算过程:
|步骤|操作|膜 3 内容变化|
| ---- | ---- | ---- |
|1|非确定性选择规则 $a → ab$ 和 $c → cc$|变为 ${a, b, c, c}$|
|2|应用规则 $c → cc$ 和 $a → bδ$|变为 ${b, b, c, c, c, c}$,膜 3 溶解,对象释放到膜 2,膜 3 规则消失|
|3|在膜 2 中,并行使用规则 $b → e$ 和 $cc → c$|产生对象 ${e, e, c, c}$|
|4|仅应用规则 $cc → c$|得到对象 ${e, e, c}$|
|5|仅使用规则 $c → δ$|膜 2 溶解,对象 ${e, e}$ 释放到膜 1,膜 2 规则消失,最终结果为 $ee$|

graph LR
    A[初始: 膜 3 {a, c}] --> B[步骤 1: {a, b, c, c}]
    B --> C[步骤 2: {b, b, c, c, c, c}, 膜 3 溶解]
    C --> D[步骤 3: 膜 2 {e, e, c, c}]
    D --> E[步骤 4: 膜 2 {e, e, c}]
    E --> F[步骤 5: 膜 1 {e, e}]
</
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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,并将其与遗传算法(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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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与改进中。
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