4、模式约束下的字符串编辑与不相交路径分配问题

字符串编辑与路径分配的算法研究

模式约束下的字符串编辑与不相交路径分配问题

1. 模式约束下的字符串编辑

在字符串处理中,常常需要对字符串进行编辑操作,同时满足一定的模式约束。这里介绍一种解决最近模式约束字符串(NPCS)问题的算法。

1.1 算法步骤与时间复杂度
  • 删除边情况 :对于“删除”边,当满足条件 $\alpha_1 + 1 = \alpha_2$、$\beta_1 = \beta_2$ 以及新的模式条件 $NewPattern (P, BA, \beta_2, Zx, Zy)$ 时,对应于输入字符串中索引为 $x[\alpha_1]$ 的字符的删除。在返回边集 $EG$ 之前,会调用 $MinWeightSimplification (EG)$ 函数,通过删除除权重最低的平行弧之外的所有平行弧来简化图 $G$。
  • 步骤 3 时间复杂度 :经过分析,步骤 3 的总时间复杂度为 $O(2^{|P|} \cdot \Upsilon \cdot |\Sigma| \cdot (|P| + \eta) (|x| + 1))$。
  • 步骤 4 时间复杂度 :在步骤 4 中,调用辅助函数 $FindMinWeightPath (EG, v_{source}, v_{sink})$ 来寻找连接顶点 $v_{source}$ 和 $v_{sink}$ 的最小权重路径 $minPath$,若不存在则返回“Fail”。使用 Dial 对 Dijkstra 算法的小权重范围优化,此步骤的时间复杂度为 $O(2^{|P|} \cdot \Upsilon \
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,重点关注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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值