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云计算环境下可验证的粒子群优化外包研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 引言第9-13页
    1.1 研究背景和选题依据第9-10页
    1.2 国内外研究现状及分析第10-11页
    1.3 研究内容与论文组织第11-13页
2 非线性规划第13-21页
    2.1 基本概念第13页
    2.2 解法简述第13-15页
        2.2.1 下降迭代算法第13-14页
        2.2.2 启发式解法第14-15页
    2.3 最优性条件第15-16页
        2.3.1 起作用约束和可行下降方向第15页
        2.3.2 KKT条件第15-16页
    2.4 近似KKT条件第16-18页
        2.4.1 KKT条件的局限性第16页
        2.4.2 近似KKT点第16-17页
        2.4.3 基于近似KKT点的KKT误差第17-18页
    2.5 常用测试问题第18-21页
3 粒子群优化算法第21-29页
    3.1 粒子群优化算法简介第21-24页
        3.1.1 基本粒子群优化算法第21-23页
        3.1.2 几种常见的粒子群优化算法第23-24页
    3.2 粒子群优化算法分析第24-27页
        3.2.1 算法参数分析第24-25页
        3.2.2 常用的测试函数第25页
        3.2.3 一个PSO算法实例第25-27页
    3.3 用PSO算法解决NLP问题第27-28页
        3.3.1 罚函数法第27页
        3.3.2 应用罚函数法第27-28页
    3.4 同其他算法的比较第28-29页
4 可验证计算第29-36页
    4.1 基于传统理论的可验证计算第29-32页
        4.1.1 IP第30页
        4.1.2 PCP第30-31页
        4.1.3 QSP第31-32页
    4.2 偏向实际可行的可验证计算第32-36页
        4.2.1 方案综述第32-33页
        4.2.2 外包环境下优化问题的可验证研究第33-36页
5 PSO算法外包的验证研究第36-46页
    5.1 问题描述第36-37页
        5.1.1 问题背景第36页
        5.1.2 问题定义第36-37页
        5.1.3 安全模型第37页
    5.2 验证方案第37-40页
        5.2.1 方案框架第37页
        5.2.2 可验证的PSO算法第37-39页
        5.2.3 验证算法第39-40页
    5.3 验证方案分析第40-41页
        5.3.1 可验证性第40页
        5.3.2 安全性第40-41页
        5.3.3 算法性能第41页
    5.4 实验结果第41-46页
        5.4.1 可验证PSO算法的仿真第41-43页
        5.4.2 验证算法的仿真第43-46页
6 外包PSO算法解决NLP问题的验证性研究第46-58页
    6.1 问题描述第46-47页
        6.1.1 问题背景第46页
        6.1.2 问题定义第46-47页
    6.2 安全模型和设计目标第47-48页
        6.2.1 安全模型第47-48页
        6.2.2 设计目标第48页
    6.3 验证方案第48-51页
        6.3.1 算法框架第48页
        6.3.2 生成问题阶段第48-49页
        6.3.3 计算外包阶段第49页
        6.3.4 执行验证阶段第49-51页
        6.3.5 实例第51页
    6.4 验证方案分析第51-53页
        6.4.1 正确性第52页
        6.4.2 安全性第52-53页
        6.4.3 高效性第53页
    6.5 实验结果第53-58页
        6.5.1 PSO相关测试函数的实验结果第54-55页
        6.5.2 带约束NLP问题的实验结果第55-56页
        6.5.3 不同迭代次数的实验结果第56-58页
7 总结与展望第58-61页
    7.1 全文总结第58-59页
    7.2 研究展望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-67页
附录第67页
    A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第67页
    B. 作者在攻读学位期间申请的专利第67页

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