11、科拉姆图案生成与纽结图检测新方法

科拉姆图案生成与纽结图检测新方法

科拉姆图案生成

科拉姆图案是一种具有独特艺术魅力的图案,在计算机科学领域,人们尝试使用P系统来生成这类图案。其中,并行上下文数组P系统(PCAP)在科拉姆图案生成中展现出了独特的优势。

PCAP系统的规则应用具有并行性,即具有相同目标的膜中的规则会并行应用。与顺序上下文数组P系统(CAP)相比,PCAP系统在生成图案语言时所需的膜数量更少。

以图4所示的科拉姆图案为例,它可以用图5所示的数组来表示。我们考虑图片语言L2,其元素为图片数组,图5就是其中一个成员。在L2的数组中,中间垂直列是形如$d_1(d_pv_pv)^{n - 1}d(p_vp_vd)^{n - 1}d_2$($n \geq 1$)的垂直书写的单词,除中心符号$d$外,该列中的每个符号$d$左侧紧邻符号$d_3$,右侧紧邻符号$d_4$;中间水平行是形如$d_3(d_p h_p h)^{n - 1}d(p_hp_hd)^{n - 1}d_4$($n \geq 1$)的单词,除中心符号$d$外,该行中的每个符号$d$上方紧邻符号$d_1$,下方紧邻符号$d_2$。

图片语言L2由具有膜结构$[1 [2 ]_2 ]_1$的PCAP $\Pi$生成。区域1有一个公理数组$d$,区域2初始时没有数组。区域2是输出膜,用于收集生成的图片数组,这些数组构成了L2中的元素。区域1有四条目标为“这里”的规则$r_1, r_2, r_3, r_4$和另外四条目标为“内部”的规则$r_5, r_6, r_7, r_8$,区域2没有规则。具体规则如下:
- $r_1 := \begin{matrix}d_3 & d & d_4 \ p_v \ p_v \

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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