52、响应轮复杂度与并发零知识协议解析

响应轮复杂度与并发零知识协议解析

1. 引言

在协议设计中,轮复杂度是衡量协议性能的重要指标之一。传统的轮复杂度仅考虑通信轮数,然而在实际应用中,通信轮的时长并不总是一致的。网络不稳定或一方故意延迟消息发送,都可能导致轮复杂度与实际时间复杂度不直接相关。因此,我们提出了响应轮复杂度这一概念,旨在将协议的运行时间与各方的响应时间联系起来。

2. 轮复杂度

轮复杂度是指协议运行过程中的通信轮数,它是协议复杂度的重要衡量标准。但轮复杂度并不总是与时间复杂度成正比,原因在于通信轮的长度可能不同。例如,若某一轮的时长超过了其他所有轮的总时长,那么轮复杂度就无法准确反映时间复杂度。

通信轮长度不同的原因主要有两个:
- 网络不稳定,导致通信时间在协议运行过程中发生变化。
- 一方可能故意延迟消息发送,以获取其他信息或破坏其他方的时间假设。

为了解决这些问题,我们引入了响应轮复杂度的概念。其核心思想是将各方的总通信时间与其最长延迟时间相关联。具体定义如下:
- 响应时间 :在协议的特定运行 $\sigma$ 中,若协议要求一方 $A$ 在第 $i$ 轮发送消息,那么从另一方 $B$ 在第 $i - 1$ 轮发送消息开始,到 $B$ 收到 $A$ 在第 $i$ 轮的响应结束的时间间隔,即为 $A$ 在第 $i$ 轮的响应时间。若 $A$ 在第 $i$ 轮无需发送消息,则其响应时间为 0。$A$ 在运行 $\sigma$ 中的响应时间是所有轮次响应时间的最大值。
- 响应轮复杂度 :若对于协议 $\Pi$ 的任何可能运行 $\sigma$,

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值