20、上下文无关文法与下推自动机:原理与应用

上下文无关文法与下推自动机:原理与应用

1. 上下文无关文法基础

上下文无关文法(CFG)在形式语言理论中占据着重要地位。根据乔姆斯基谱系,CFG 属于 2 型文法。其生产规则的格式为:一个至少包含一个非终结符的字符串推导出一个由终结符和/或非终结符组成的字符串。

1.1 多项选择题解析

以下通过一些多项选择题来深入理解 CFG 的概念:
| 题目 | 选项 | 答案 |
| — | — | — |
| CFL 是 _____ 语言。 | (a) Type 0
(b) Type 1
(c) Type 2
(d) Type 3 | c |
| 从给定文法解析一个字符串意味着。 | (a) 找到一个推导
(b) 找到最左推导
(c) 找到最右推导
(d) 找到一个推导树 | a |
| 一个文法被称为有歧义的,如果。 | (a) 它生成多个字符串
(b) 它为给定字符串生成最左和最右推导
(c) 它为给定字符串生成多个解析树
(d) 它满足 (b) 和 (c) | c |

这些题目涵盖了 CFG 的基本概念,如语言类型、字符串解析和文法歧义性。

1.2 练习与操作

在实际应用中,我们需要根据具体要求构造 CFG。例如:
- 构造 $a^n a^m$(其中 $n > 0$ 且 $m = n + 1$)的 CFG。
- 从给定文法构造特定字符串,如从 $S → AB$,$A → 0A/1B/0$,$B → 1A/0B/1$ 构造字符串 0110001。 </

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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