17、半平面的多色着色问题研究

半平面的多色着色问题研究

1. 引言

在平面几何中,我们常关注如何对二维平面上的有限点集进行着色,使得任意包含至少一定数量点的半平面,都能包含每个颜色类中的至少一个点。在深入探讨之前,我们先明确一些关键定义:
- 范围空间(超图) :它是一个二元组 $(V, E)$,其中 $V$ 是一个集合(称为基集),$E$ 是 $V$ 的子集的集合。
- 超图着色 :给基集的元素分配颜色。$k$ - 着色是恰好使用 $k$ 种颜色的着色方式,更正式地说,$k$ - 着色是一个函数 $\chi : V \to {1, \ldots, k}$。若超边 $S \in E$ 对于某个 $k$ - 着色 $\chi$ 包含每个 $k$ 颜色类中的一个点,即对于每个 $i \in {1, \ldots, k}$,$S \cap \chi^{-1}(i) \neq \varnothing$,则称 $S$ 是多色的。

我们关注由无限几何区域族诱导的超图。设 $R$ 是 $\mathbb{R}^d$ 中的一个区域族(如所有球、所有轴平行框、所有半空间等),定义两个重要函数:
1. 设 $f = f_R(k)$ 表示最小的数,使得任何有限点集 $P \subset \mathbb{R}^d$ 都可以进行 $k$ - 着色,使得 $R$ 中包含至少 $f$ 个 $P$ 中点的每个范围都是多色的。
2. 设 $\overline{f} = \overline{f}_R(k)$ 表示最小的数,使得 $R$ 的任何有限子族 $R’$ 都可以进行 $k$ - 着色,使得对于 $\mathbb{R}^d$ 中的每个点 $p$,若

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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