17、图的超级边魔幻性与凸环翻转问题研究

图的超级边魔幻性与凸环翻转问题研究

1 图的超级边魔幻性

1.1 基本概念

  • 边魔幻亏数 :图 $G$ 的边魔幻亏数 $\mu(G)$ 是使得 $G \cup nK_1$ 具有边魔幻标记的最小非负整数 $n$,Kotzig 和 Rosa 证明了图的边魔幻亏数总是有限的。
  • 超级边魔幻亏数 :图 $G$ 的超级边魔幻亏数 $\mu_s(G)$ 是使得 $G \cup nK_1$ 具有超级边魔幻标记的最小非负整数 $n$,若不存在这样的 $n$ 则为 $+\infty$。并非所有图都有有限的超级边魔幻亏数,且对于每个图 $G$,有 $\mu(G) \leq \mu_s(G)$。

1.2 不同图的超级边魔幻亏数

1.2.1 双扇图 $F_{n,2}$
  • 当 $n \leq 2$ 时,双扇图 $F_{n,2} \cong P_n + 2K_1$ 是超级边魔幻的。
  • 定理 3 :对于所有 $n \geq 2$,双扇图 $F_{n,2}$ 的超级边魔幻亏数满足 $\lfloor\frac{n - 1}{2}\rfloor \leq \mu_s(F_{n,2}) \leq n - 2$。
  • 定理 4 :对于偶数 $n$ 且 $n \geq 4$,$\mu_s(F_{n,2}) = \frac{n - 2}{2}$。证明过程是通过定义一个图 $G \cong F_{n,2} \cup \fra
单向拓扑结构下异构车辆编队的分布式模型预测控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“单向拓扑结构下异构车辆编队的分布式模型预测控制”展开,介绍了基于Matlab的代码实现方法。研究聚焦于多智能体系统中的车辆编队控制问题,针对异构车辆(即动力学特不同的车辆)在单向通信拓扑下的协同控制挑战,采用分布式模型预测控制(DMPC)策略实现编队稳定跟踪能。该方法通过构建局部优化问题,结合邻居节点的状态信息进行协同决策,有效降低集中式控制的计算负担,并提升系统的可扩展鲁棒。文中还可能涉及避障、通信延迟、动态环境等实际因素的建模仿真验证。; 适合人群:具备自动控制、车辆工程或机器人相关背景,熟悉Matlab编程,有一定优化算法和多智能体系统基础的研究生及科研人员;尤其适合从事智能交通、自动驾驶编队控制方向的研究者。; 使用场景及目标:① 实现异构车辆在单向通信条件下的稳定编队控制;② 学习并应用分布式模型预测控制(DMPC)解决多智能体协同问题;③ 借助Matlab代码开展算法仿真、能对比科研复现工作。; 阅读建议:建议结合控制理论基础知识(如MPC、优化算法、论)进行深入理解,重点关注系统建模、代价函设计、约束处理及分布式求解流程。可通过修改车辆参、拓扑结构或加入噪声干扰等方式进行拓展实验,以加深对算法局限的认识。
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