45、超越依赖图:理论与应用探索

超越依赖图:理论与应用探索

1. 依赖图相关定义与概念

1.1 c - 依赖图(DGc(P, R))

c - 依赖图的节点是重写规则集合 (P) 中的规则。从规则 (\alpha) 到规则 (\beta) 没有弧的充要条件是,相对于 (\Sigma(ren(rhs(\alpha)))),(\beta) 从 (\alpha) 不可达。这里的 (c) 表示通过树自动机补全来构造兼容的树自动机。

1.2 树自动机补全

树自动机补全的一般思想是寻找兼容性要求的违反情况。对于重写规则 (l \to r \in R),状态替换 (\sigma: Var(l) \to Q) 和状态 (q),若 (l\sigma \to^ _{\Delta} q) 但 (r\sigma \not\to^ {\Delta} q),则触发向当前自动机添加新状态和转换,以确保 (r\sigma \to^* {\Delta} q)。这一过程会不断重复,直到得到兼容的树自动机,但如果不断添加新状态,该过程可能不会终止。

1.3 示例

下面是一个接受 (\Sigma(H(x, y))) 的树自动机 (A) 的构造示例,其最终状态为 2:

a → 1
f(1, 1) → 1
g(1) → 1
h(1, 1) → 1
H(1, 1) → 2

由于 (\to^*_{R}(\Sigma(H(x, y))) = \Sigma(H(x, y))),该自动机已经与 (R) 和 (\Sigma(H(x

【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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