5、数组文法控制机制与分布式计算探索

数组文法控制机制与分布式计算探索

1. 数组文法控制机制相关成果

在数组文法的研究中,对于定义在有限表示群的凯莱图上的数组,有诸多重要成果。对于控制机制 (Y),当 (Y \in {O, fC, RC, MAT_{ac}, GC_{allfinal}^{ac}, GC_{ac}}) 时,相关结果可由推论 6 和定理 8 得出;当 (Y = P_{ac}) 时,可应用引理 4 的结果,即 (L (C (G) - # - CFA - P_{ac}) = L (C (G) - # - CFA - GC_{allfinal}^{ac}));当 (Y \in {A, AB}) 时,可使用推论 5 的一般结果,即 (L (C (G) - # - CFA - GC_{allfinal}^{ac}) = L (C (G) - # - CFA - A))。而且,定理 8 表明,即使使用规则的激活和阻塞,也不会增加超出 (L (C (G) - ARBA)) 的计算能力。

基于引理 2,对于 (k) 连通数组的语言,也能得到类似结果。用下标 (k) 标记 (k) 连通数组语言的相应族,即使用 (L_k) 代替 (L),有定理 11:对于任何控制机制 (Y),(Y \in {O, fC, RC, P_{ac}, MAT_{ac}, GC_{ac}, A, AB}),(L_k (C (G) - # - CFA - Y ) = L_k (C (G) - ARBA))。

2. 分布式计算基础概念
2.1 分布式计算的定义

分布式计算是指在解决问题时,涉及多个分布式实体(如处理器、节点、进程等),每个实体仅对问题涉及的众多参数有部分了解。它的特点是充满不确定性,这

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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