4、互联网信息系统的多层路径查询评估引擎与3D流量建模

互联网信息系统的多层路径查询评估引擎与3D流量建模

1. 多层路径查询评估引擎

在互联网信息系统的多层路径查询评估中,有几个关键的技术点值得关注。

1.1 使用FIFO索引

在连接父节点和子节点时,采用先进先出(FIFO)顺序处理能带来显著优势。当当前操作位置为(ai, dj)元组,而下一个子节点dj + k距离较远,可能位于另一个内存页时,基于前序集群的标准处理方式会不必要地扫描两个兄弟节点之间的k - 1个节点。而FIFO顺序使dj + k成为dj的直接后继,这样可以节省大量的IO访问。

以下是使用FIFO索引对通用延迟操作符的修改:

04
while (¬stack.top ⊂a) pop(stack)
05
movenext(a)
05a
movenext(a,d)//locates the first child
//if any with FIFO index
...
09
movenext(d,FIFO)//advances FIFO

操作步骤如下:
1. 祖先侧推进后,操作符调用适当的movenext变体定位第一个子节点(第05行)。
2. 如果没有这样的节点,d的位置会迫使祖先进行后续移动。
3. 第09行中,movenext函数的第二个参数仅用于在多个重载操作符中正确解析,该变体函数会沿着FIFO索引顺序推进游标。

1.2 游标移动的额外提示

对于高度选择性的祖先 - 后代连接,当祖先列表的基数远小于后代列表时,可以使用定制的移动函数迭代后代

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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