22、梳状凸和毛虫凸二部图的列表3着色问题研究

梳状凸和毛虫凸二部图的列表3着色问题研究

1. 引言

在图论中,Li 3 - col问题(列表3着色问题)的计算复杂度一直是研究的热点。对于某些图类,该问题的复杂度尚未明确。本文聚焦于毛虫凸二部图,证明了Li 3 - col问题在这类图中可以在多项式时间内解决。同时,还给出了一种用于识别毛虫凸二部图的新算法。

2. 毛虫凸二部图的列表3着色算法

设毛虫凸二部图 $G = (X ∪ Y, E)$ ,并给定一个3 - 列表分配 $L$ 。假设存在一个毛虫树 $T = (X, F)$ ,使得对于每个 $y ∈ Y$ ,$N_G(y)$ 在 $T$ 中诱导出一个子树。若输入中未提供毛虫树,可使用后续介绍的识别算法在多项式时间内计算得到。

2.1 算法思路

算法的核心思想是定义合适的子问题,这些子问题能够在多项式时间内求解,然后将子问题的解组合起来得到整体的着色方案。具体来说,子问题考虑了主干的不同区间,在一个合适的列表3着色中,假设这些区间内的所有主干顶点都被分配相同的颜色。

子问题 $SP(i, j, c_1, c_2, c_3)$ 通过两个值 $i, j$ ($1 ≤ i ≤ j ≤ n$)和三种颜色 $c_1, c_2, c_3$ ($c_1 ≠ c_2$ 且 $c_2 ≠ c_3$ ,$c_i ∈ [3]$ ,$i = 1, 2, 3$)来指定。因此,共有 $O(n^2)$ 个子问题。

子问题 $S = SP(i, j, c_1, c_2, c_3)$ 关注由 $B_{i - 1, j + 1} ∪ L_{i, j} ∪ {y ∈ Y | N(y) ∩ (B_{i, j} ∪ L_{i, j}

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)与多层感知机(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与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。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,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。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训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与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、路径平滑与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与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与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP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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