36、无条件安全的首价拍卖协议解析

无条件安全首价拍卖协议解析

无条件安全的首价拍卖协议解析

1. 多组件承诺方案 MCS

多组件承诺方案 MCS 具有特定的通信轮数和计算成本。它需要 3 轮通信,计算成本为 $O(n^2 log_2 n)$。
证明过程如下:
- 每个阶段仅需一轮通信,因此总共是 3 轮。
- 为实现更好的性能,使用域中的本原元素 $\omega$ 来计算多项式,即 $y_{ij} = g_i(\omega x_{ij})$。在前两个阶段,每个次数为 $n - 1$ 的多项式 $g_i(x)$ 在 $n$ 个点上进行计算,计算成本为 $O(n log_2 n)$。由于有 $n$ 个多项式,所以总成本为 $O(n^2 log_2 n)$。
- 在第三阶段,重复相同的计算,因此总计算成本为 $O(2n^2 log_2 n) = O(n^2 log_2 n)$。

2. 密封投标首价拍卖协议

基于多组件承诺方案,提出了三种首价密封投标拍卖协议。这些协议在无条件安全的环境下无需拍卖人,由投标人自行确定拍卖结果。协议包含一个可信初始化器 $T$ 和 $n$ 个投标人 $B_1, \cdots, B_n$,投标人的估值 $\beta_i \in [\eta, \kappa]$,价格范围 $\theta = \kappa - \eta + 1$。所有计算都在有限域 $Z_q$ 中进行,且 $n^2/q$ 需非常小,因此 $q$ 要足够大。

2.1 存在抵赖问题的可验证协议(VR)

假设大多数投标人是诚实的,最多 $n/2$ 个投标人可能勾结以破坏拍卖结果或获取失败投标信息。
- 初始化
1.

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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