45、扩展Caucal层次结构的探索

扩展Caucal层次结构的探索

在计算机科学的形式语言和自动机理论领域,Caucal层次结构及其相关的递归方案、高阶下推自动机等概念有着重要的研究价值。本文将深入探讨这些概念之间的联系,以及它们在MSO(Monadic Second-Order)解释下的性质。

递归方案与树的生成

递归方案是一种重要的形式化工具,其阶定义为非终结符阶的最大值。与Caucal层次结构中的树不同,递归方案生成的树是节点标记的,实际上是无限项。对于有限集Σ和r ∈ N,最大元数为r的Σ节点标记树的形式为a⟨T1, …, Tk⟩,其中a ∈ Σ,k ≤ r,T1, …, Tk也是最大元数为r的Σ节点标记树。

对于树T = a⟨T1, …, Tk⟩,其顶点集定义如下:
- ε是T的一个顶点,标记为a。
- 如果u是某个Ti(i ∈ {1, …, k})的顶点,标记为b,则iu是T的一个顶点,也标记为b。

这样的树可以看作是一个关系结构,其签名包含所有a ∈ Σ的一元关系名La和所有i ∈ {1, …, r}的二元关系名Chi。其论域是T的顶点集,对于a ∈ Σ,关系LT a包含所有标记为a的顶点;对于i ∈ {1, …, r},第i个孩子关系Chi包含对(u, ui),其中u和ui都是T的顶点。

给定一个递归方案G,我们定义了一种重写关系→G。对于排序为o的项,我们有N L1 … Lk →G K[L1/x1, …, Lk/xk],其中N是一个非终结符,规则R(N)为N x1 … xk →K。然后通过共归纳定义了由G从项K生成的树:
- 如果存在从K到形式为a⟨L1, …, Lk⟩的项的归约序列,则树等于a⟨T1, …, Tk⟩,其中T1,

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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