6、有序上下文无关文法:一种新型无歧义文法形式

有序上下文无关文法:一种新型无歧义文法形式

1. 引言

在计算机科学和编程语言设计中,文法形式化是描述语言结构的基础。传统的上下文无关文法(CFGs)在解析过程中容易产生歧义,尤其是在处理左递归时。为了解决这些问题,研究人员提出了多种改进方案。本文将详细介绍一种新的无歧义文法形式——有序上下文无关文法(oCFGs),它不仅解决了传统文法中的歧义问题,还为解析表达式文法(PEGs)提供了更好的支持。

2. 有序上下文无关文法的定义与背景

2.1 oCFGs的基本概念

有序上下文无关文法(oCFGs)是一种对解析树进行排序的上下文无关文法。这种排序特性使得oCFGs在解析过程中能够更好地处理左递归,同时也为解析表达式文法(PEGs)提供了更自然的支持。

oCFGs的定义如下:
- oCFGs是上下文无关文法的一种变体,它对解析树进行了排序。
- 通过对oCFGs进行微小的修改,可以得到解析表达式文法(PEGs),这使得两者之间的关系更加清晰。
- oCFGs支持左递归的方式保留了对左递归的支持,而PEGs通过修改以更自然的方式支持左递归。

2.2 无歧义性

oCFGs的关键特性之一是其无歧义性。通过选择给定输入字符串的最小解析树(如果可能),基于oCFGs的解析树顺序,文法可以变得无歧义。这提供了一个额外的切换标准,用于在推导过程中从正向搜索切换到回溯,确保推导过程会选择最小解析树。

2.3 与PEGs的对比

PEGs的背后直觉是通过规定一种深度优先的回溯解析方法从上下文无关文法中获得,但这种方式可能导致一些不太直观的匹

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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