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多智能体网络中的动态一致平均算法及其应用

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
主要符号对照表第14-15页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 引言第15页
    1.2 多智能体网络第15-17页
    1.3 有中心与无中心分布式信息处理第17-20页
    1.4 问题描述第20-21页
    1.5 本文贡献第21页
    1.6 本文结构第21-23页
第二章 预备知识第23-31页
    2.1 凸优化知识第23-25页
        2.1.1 基本概念第23-24页
        2.1.2 相关数值方法第24-25页
    2.2 图论第25-28页
    2.3 矩阵理论第28-29页
    2.4 符号表示法第29-31页
第三章 现有动态一致平均算法回顾第31-37页
    3.1 一阶动态一致平均算法第31-32页
    3.2 二阶动态一致平均算法第32页
    3.3 无中心精确一阶算法第32-34页
        3.3.1 EXTRA概述第33页
        3.3.2 将EXTRA用于求解动态一致平均问题第33-34页
    3.4 本章小结第34-37页
第四章 一种新的分布式动态一致平均算法第37-49页
    4.1 问题描述第37-38页
    4.2 算法开发第38-41页
        4.2.1 FODAC算法与SODAC算法的回顾及其局限性第38页
        4.2.2 DDAC的开发第38-40页
        4.2.3 DDAC解释为广义的SODAC第40-41页
    4.3 数值实验第41-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第五章 分布式低秩矩阵补全问题第49-65页
    5.1 低秩矩阵补全问题描述第49-50页
    5.2 集中式矩阵补全算法第50-51页
        5.2.1 矩阵补全问题的数学表达第50页
        5.2.2 集中式矩阵补全算法第50-51页
        5.2.3 无中心式执行的挑战第51页
    5.3 动态一致平均第51-53页
        5.3.1 使用EXTRA求解动态一致平均第52-53页
        5.3.2 使用DDAC求解动态一致平均第53页
    5.4 两种分布式算法第53-55页
    5.5 数值实验第55-57页
        5.5.1 对于D-LMaFit算法的数值实验第55-57页
        5.5.2 对于DDAC-LM-it算法的数值实验第57页
    5.6 D-LMaFit算法的隐私保护性质第57-63页
        5.6.1 恶意智能体第58-59页
        5.6.2 线性时不变系统的可逆性第59-60页
        5.6.3 相关知识第60-61页
        5.6.4 主要结论第61-63页
    5.7 本章小结第63-65页
第六章 更多扩展第65-73页
    6.1 两种新的分布式梯度下降法第65-67页
        6.1.1 回顾DGD算法及其局限性第65-66页
        6.1.2 DDAC-GD算法开发第66-67页
        6.1.3 EXTRA-GD算法开发第67页
    6.2 两种新的分布式邻近点梯度法第67-70页
        6.2.1 DDAC-PG算法开发第68-69页
        6.2.2 EXTRA-PG算法开发第69-70页
    6.3 数值实验第70-72页
        6.3.1 最小二乘问题第70-71页
        6.3.2 Lasso问题第71-72页
    6.4 本章小结第72-73页
第七章 全文总结及展望第73-75页
    7.1 全文总结第73-74页
    7.2 未来工作方向第74-75页
参考文献第75-77页
致谢第77-79页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第79页

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