11、实现无意识机器人在 O(N) 时间内完全可见

实现无意识机器人在 O(N) 时间内完全可见

在机器人分布式系统中,实现机器人之间的完全可见性是一个重要的研究问题。本文将介绍一种能让无意识机器人在 O(N) 时间内实现完全可见性的算法,同时介绍相关的模型和预备知识。

1. 相关工作

在机器人完全可见性问题上,已有不少相关研究,但各有其局限性:
- 带灯机器人模型 :一些研究针对带灯机器人模型,如 Vaidyanathan 等人提出在完全同步设置下,使用 O(1) 种颜色,算法运行时间为 O(log N);Sharma 等人在半同步和异步设置下也分别给出了 O(1) 时间的算法。然而,由于带灯机器人并非完全无意识,这些技术无法应用于经典模型。
- 阻塞可见性问题 :在均匀分布于直线上的机器人问题以及胖机器人模型中,都考虑了阻塞可见性,但前者未进行运行时间分析,后者虽有针对带灯胖机器人的 O(N) 算法,同样因灯的存在无法应用于无意识模型。
- 经典模型 :经典模型中关于聚集问题的研究大多未进行完整的运行时间分析,且未考虑阻塞可见性。还有研究通过限制机器人的可见范围来去除无阻塞可见性,但与本文研究的阻塞可见性有所不同。

2. 模型和预备知识
2.1 机器人模型

考虑一个由 N 个机器人组成的分布式系统,每个机器人是二维平面上的一个点,遵循经典的无意识机器人模型。机器人之间的可见性遵循:若两个机器人之间的线段上没有第三个机器人,则它们相互可见。假设机器人知道 N 的值,用于算法的终止检测。

2.2 Look - Compu
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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