14、正则文法与有限自动机的等价转换及可控性分析

正则文法与有限自动机的等价转换及可控性分析

1. 正则文法与有限自动机的等价转换

1.1 相关研究概述

在正则表达式、正则文法和非确定有限自动机的研究中,等价性和包含性问题是重要的研究方向。这些问题的复杂度分析表明,在多带确定性图灵机上,等价性和包含性问题所需时间超过线性时间,且其复杂度“本质上”与所表示语言的结构无关。不过,也有一些研究取得了重要成果:
- Stearns 和 Hunt :证明了对于无歧义的正则表达式、正则文法和有限自动机的等价性和包含性问题,依赖于高度无歧义的表达式、文法和自动机是固有的,并给出了确定性多项式时间算法,还将算法扩展到歧义受固定 k 限制的情况。
- Laurikari :对传统非确定有限自动机(NFAs)进行保守扩展,通过给转换添加“标签”来跟踪输入字符串中所选转换的最后使用位置,得到的自动机类似于非确定米利机,并给出了将这些增强自动机转换为相应确定自动机的算法,可高效处理字符串。
- Allauzen 等人 :提出了通用加权文法软件库 GRM Library,可用于文本、语音和生物序列处理等多种应用,其底层算法支持多种半环以及数亿条规则或转换的大型文法和自动机的表示和使用。
- Hunt :对正则表达式问题的计算复杂度进行了观察,指出等价性和包含性问题在多带确定性图灵机上需要超过线性时间,还给出了正则文法的子类,这些子类能生成所有正则集,且其等价性和包含性在多项式时间内可确定性判定。
- Brüggemann - Klein

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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。
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