24、并发模型同步与冲突解决技术解析

并发模型同步与冲突解决技术解析

1. 基本传播操作

在模型同步中,传播操作是关键环节。给定源模型 $G_S$ 与目标模型 $G_T$ 的对应关系 $G_S \leftrightarrow G_T$,以及对源模型的修改 $a: G_S \to G’_S$,前向传播操作包含三个步骤:
1. 计算集成模型 :从对应图中删除与修改 $a$ 所删除元素相关的所有元素,得到集成模型 $G’_S \leftrightarrow G_T$。
2. 计算最大一致集成模型 :找出包含在 $G’_S \leftrightarrow G_T$ 中的最大一致集成模型 $G^0_S \leftrightarrow G^0_T$。此过程并非从头构建模型,而是标记 $G’_S \leftrightarrow G_T$ 中的对应元素,并删除 $G_T$ 中未标记的元素。
3. 构建缺失部分 :利用三元图语法(TGG)构建与 $G’_S \setminus G^0_S$ 对应的目标模型的缺失部分,得到一致集成模型 $G’_S \leftrightarrow G’_T$。

反向传播操作与之对偶。

为确保派生的传播操作 $fPpg$ 和 $bPpg$ 的正确性,给定的 TGG 需配备确定性的操作规则集。这意味着前向和反向翻译规则要为一致输入确保功能行为。

2. 半自动化冲突检测与解决

在一个领域内进行冲突解决时,我们考虑的是标准图的更新,而非三元图。两个图修改 $(G \leftarrow D_i \to H_i)$($i = 1,

【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:建议读者结合文中提供的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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