71、高效反向k-天际带查询处理

高效反向k-天际带查询处理

1. 反向k-天际带查询基础概念

反向k - 天际带(Reverse k - Skyband,RkSB)查询是指给定数据集 $P$ 和查询点 $q$,找出 $P$ 中所有动态 $k$ - 天际带包含 $q$ 的点。为了高效处理这类查询,我们引入了一些关键概念和算法。

首先,定义了丢弃区域(Discard Region,$DR(p)$)和命中区域(Hit Region,$HR(p)$)。$DR(p)$ 包含被至少 $(k + 1)$ 个点动态支配的点,$HR(p)$ 包含不被任何点动态支配的点。

基于此,有启发式规则 1(Heuristic 1):
- 给定查询点 $q$、点 $p$、$DR(p)$ 和 $HR(p)$。
- 若 $q$ 落在 $DR(p)$ 内,$p$ 不在 $q$ 的反向 $k$ - 天际带中,可丢弃 $p$。
- 若 $q$ 位于 $HR(p)$ 内,$p$ 属于 $q$ 的反向 $k$ - 天际带。
- 若 $q$ 既不在 $DR(p)$ 也不在 $HR(p)$ 内,则需要对 $p$ 进行进一步验证。

2. PRkSB 算法

PRkSB 算法利用启发式规则 1 来处理 RkSB 查询,具体步骤如下:
1. 预处理 :在算法开始前,为每个数据点预计算并存储第 0 个动态天际线和第 $k$ 个动态天际线到磁盘。
2. 查询处理 :当发出查询 $q$ 时,
- 计算其全局 $k$ - 天际带(Global k - Skyband,$GSB(q)$),

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值