44、图论中的近似算法与通用点集研究

图论中的近似算法与通用点集研究

1. B1 - EPG 图的近似算法

1.1 最大独立集问题

在 B1 - EPG 图中,为了找到最大独立集,我们使用了算法 4.1 作为算法 4.2 的构建块。算法 4.1 可以通过将表示旋转 180°,从 Greedy - ⌟⌞ - EPG - Independent - Set 转变为 Greedy - ⌝⌜ - EPG - Independent - Set。

算法 4.2 的具体步骤如下:

Algorithm 4.2 B1 - EPG Independent Set 4 - Approximation(G = ⟨P, G⟩)
1: let P = P⌞∪P⌟∪P⌝∪P⌜
2: S1 ←Greedy - ⌟⌞ - EPG - Independent - Set(P⌞∪P⌟)
3: S2 ←Greedy - ⌝⌜ - EPG - Independent - Set(P⌜∪P⌝)
4: return the largest amongst S1, S2

定理 6 表明,当在 B1 - EPG 图上使用算法 4.2 时,能达到 4 - 近似。具体证明过程如下:
设 ⟨P, G⟩ 是 G 的 B1 - EPG 表示,令 P = P⌞∪P⌟∪P⌝∪P⌜,G1 和 G2 分别是以 ⟨P⌞∪P⌟, G⟩ 和 ⟨P⌜∪P⌝, G⟩ 为表示的 ⌟⌞ - EPG 图。显然,α(G) ≤ α(G1) + α(G2)。
设 S1 和 S2 是算法中第 2 步和第 3 步计算得到的集合。根据引理 2,我们有:

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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