9、分布式图算法详解

分布式图算法详解

1. 最大独立集算法

在分布式系统中,有一种算法用于计算最大独立集。当一个进程被添加到该集合时,其所有邻居进程会停止竞争加入该集合,这保证了集合的独立性。而且,由于只有进程的邻居会因该进程加入独立集而被排除在候选之外,所以这个集合是最大的。

为何使用随机数而非初始名称或预计算颜色

在算法的每一轮三元组开始时,每个进程都会关联一个新的随机数。实际上,即使每个进程在每一轮使用其身份标识或合法颜色,算法也能正常工作。那为什么还要使用随机数呢?

使用 n 个不同身份标识(或合法的进程 m - 着色)的算法实例,其所需的轮三元组数量上限为 ⌈n/2⌉ (或 ⌈m/2⌉ )。这是因为在每一轮三元组中,至少有一个进程会进入最大独立集,同时至少有一个进程会被排除。虽然使用随机数不会降低这个上限(因为始终使用初始身份标识对应于特定的随机选择),但在平均情况下能大幅减少轮三元组的数量(期望数量为 O(log2 n) )。

2. 结与环的检测

结和环是在解决分布式计算问题(如死锁检测)时会遇到的图模式,下面将介绍一种用于检测这些图模式的异步分布式算法。

2.1 有向图、结和环的定义
  • 有向图 :每条边都从一个顶点指向另一个顶点的图。有向图中的有向路径是一系列顶点 i1, i2, ..., ix ,使得对于任意 y
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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