66、基于精确全局控制的粒子组装研究

基于精确全局控制的粒子组装研究

1. 问题引入

在粒子组装领域,像聚集所有粒子、组装图案化矩形等问题已被深入研究。本文聚焦于通过粘性粒子构建基于瓷砖的结构,如二维的多联骨牌或三维的多立方体。在该模型中,所有粒子在驱动时会朝同一方向移动一步,当两个粒子靠近时就会粘在一起。我们主要探讨的问题是,给定一个形状,判断它是否可构建。

2. 相关问题定义
  • 单步倾斜组装问题(STAP) :给定一个形状 $P$(二维的多联骨牌或三维的多立方体),是否存在一系列瓷砖移动步骤来构建 $P$?二维和三维的该问题分别记为 2D - STAP 和 3D - STAP。
  • MaxSTAP :STAP 的优化变体,要求找出 $P$ 中最大尺寸的可构建子形状 $P_{max}$。
3. 主要研究成果
  • 3D - STAP 的复杂度 :3D - STAP 是 NP 难问题。
  • MaxSTAP 的近似算法 :在维度 $d = 2, 3$ 时,存在一个 $\Omega(|P|^{-1/d})$ 近似算法用于 MaxSTAP。
  • 树状形状的 STAP 算法 :对于二维和三维的树状形状,存在线性时间算法解决 STAP。
  • 缩放形状的可构建性 :对于每个非退化的多联骨牌 $P$,其 2 倍缩放副本是可构建的;对于每个非退化的多
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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