文法

文法

基本概念

  • 符号:字母、数字、标点…
  • 字母表∑:一个有穷符号集合*(比如ASCII码就是一个字母表)*
    • 字母表的乘积
      • 12 = { ab | a∈∑1,b∈∑2}
    • 字母表的n次幂
      • 0 = ∅
      • Σn = Σn-1 * Σ,n > 1
    • 字母表Σ的正闭包
      • Σ+ = Σ ∪ Σ2 ∪ Σ3
      • 可以看做是len = 1、2、...n,的字符串集合
    • 字母表Σ的克林闭包
      • Σ* = Σ0∪Σ ∪ Σ2 ∪ Σ3
      • 可以看做是len = 0、1、2、...n,的字符串集合
  • 串(字符串): ∀x∈Σ*,x称为Σ是Σ上的一个字符串
    • 串是字母表中符号的一个有穷数列
    • 串s的长度记作|s|,指串中字符的个数
    • 用ε表示空串,|ε| = 0
    • 串的运算
      • 连接:若x、y是串,那么x和y的连接为xy或yx,xy中,x称为前缀,y为后缀
      • εs = sε = s

文法的形式定义

  • G = {VT, VN, P, S}

  • VT: 终结符集合
      文法所定义的语言的基本符号  token

  • VN: 非终结符结合
      表示语法成分的符号  语法变量

    • VT ∩ VN = ∅
    • VT ∪ VN = 文法符号集
  • P: 产生式

    • 一般形式:α→β,读作α定义为β
    • α∈(VN∪VT)+,且α中至少包含一个属于VN的元素:称为产生式的或者左部
    • β∈(VT∪VN):成为产生式的或者右部
    • 若有α→β1,α→β2…α→βn,即这些产生式中拥有相同的头部,则可以简写成α→β12|…|βn,β1、β2…βn称为α的候选式,| 读作’或’
  • S: 开始符号

    • 表示该文法中最大的语法成分,是特殊的非终结符
【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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