13、超图横截计算算法:原理、实验与展望

超图横截计算算法:原理、实验与展望

1. 布尔决策图与零抑制二进制决策图基础

在介绍超图横截计算算法之前,我们先了解两个重要的概念:布尔决策图(BDD)和零抑制二进制决策图(ZDD)。

BDD 是一种用于表示布尔函数的数据结构。对于布尔函数 $f$,其 BDD 记为 $B(f)$,$B(f)$ 的大小是指其中节点的数量(包括终端节点),记为 $|B(f)|$。操作 $AND (B(f), B(g)) := B(f ∧g)$ 的计算时间与 $|B(f)| · |B(g)|$ 成正比。

ZDD 是 Minato 提出的一种专门用于表示稀疏集族的 BDD 变体。当稀疏集族用 BDD 表示时,可能会有很多节点的 HI 弧指向 $\perp$。ZDD 具有以下约简规则:
1. 对于每个 HI 弧指向 $\perp$ 的内部节点 $u$,将 $u$ 的所有入弧重定向到其 LO 子节点,然后消除 $u$。
2. 对于任意节点 $u$ 和 $v$,如果以 $u$ 和 $v$ 为根的子图等价,则共享这两个子图。

每个 ZDD 中的路径恰好对应一个集合。给定集合 $V$,如果顶点的顺序固定,$V$ 上的每个超图都有唯一的 ZDD 表示。集合族 $E$ 的 ZDD 记为 $Z(E)$,两个终端节点 $\perp_{ZDD}$ 和 $\top_{ZDD}$ 分别对应 $\emptyset$ 和 ${\emptyset}$。ZDD 节点通过唯一表维护,函数 $ZDD UNIQUE (k, l, h)$ 能在常数时间内返回与键 $(k, l, h)$ 关联的唯一节点。操作 $UNION (Z(U), Z(V)) := Z(U ∪V)$ 和 $DIFF (Z(U), Z

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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