一、一种高效的算法程序设计方法—PAR方法（论文文献综述）
周哲泓[1]（2021）在《Radl规约→Radl算法自动生成系统机器学习途径研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着信息技术的发展,越来越多的研究者开始关注软件自动化的任务。软件自动化中十分重要的一个环节便是算法设计自动化。算法设计是指从问题的规约到产生解决问题的算法的过程,算法设计自动化便是指这一过程的自动化。算法设计自动化是一项基础性研究任务,具有很大的研究价值,在实际的开发过程中有着广泛的应用,如减少问题搜索空间、缩短开发周期、设计结构良好的程序等。现如今,尽管在软件工程的指导下,利用各种算法设计方法可以开发出有效的算法,但是面对现阶段纷繁复杂的算法设计方法以及数量庞大的算法,更多地还是需要依靠开发者结合先前经验不断尝试设计算法。尽管也有学者借助深度学习等机器学习算法尝试实现算法设计自动化,但由于求解范围过于庞大、数据冗杂等问题,因而实现的系统自动化程度均不高,迫切需要新的理论方法以及系统用以指导和实现算法设计自动化。因此本文采用薛锦云教授领导的软件形式化和自动化学术团队成功研究的“新型高可靠软件开发方法及其支撑平台”——PAR方法和PAR平台。在此研究基础上,对Radl规约到Radl算法这一环节进行自动化研究,提出了一种算法设计新创理论并面向第三代人工智能与精准智能,采用符号主义的专家系统框架与行为主义相结合的强化学习算法开发了Radl规约→Radl算法自动生成系统。本文主要做了如下几个方面的工作,具有一定的创新性:1.提出了一种新型算法设计方法理论用以统一数组类型问题的算法设计,解决当前算法设计方法纷繁复杂的问题。2.面向第三代人工智能与精准智能通过机器学习途径实现了针对数组类型问题的Radl规约→Radl算法自动生成系统。
黄昱铭[2]（2020）在《安全、高效的自动程序修复方法研究》文中研究指明由于需求不清晰、程序算法错误和开发者经验不足,软件中不可避免地存在已知或未知的缺陷,影响软件质量。目前工业界主要通过人力对软件进行维护以减少由于软件错误引起的软件缺陷。然而,通过人力对软件进行维护需要浪费大量的劳动力和时间成本。因此,自动程序修复方法（Automatic Program Repair,APR）逐渐成为研究者所关注的焦点。现有自动程序修复方法修复过程中存在诸多安全隐患,且修复正确率低。针对当前研究存在的问题,本文对自动程序修复的安全性和高效性展开研究,主要工作内容包括:?指出现有自动程序修复方法修复过程中存在的两种安全隐患场景,即脏补丁源场景和脏测试集场景,并为两种安全隐患场景分别提出相应的解决方案,即补丁校验方案和测试集校验方案。实验结果表明,本文所提出的补丁校验方案能够促使自动程序修复方法获取安全性更高的补丁,所提出的测试集校验方案能够准确地定位测试集中的脏测试用例,误报率为7.20%。?提出一种基于规则的自动程序修复方法（Rule Fix）。该方法首先通过挖掘代码中的隐式编程规则定位缺陷位置,然后根据隐式编程规则选取合适的补丁,最后采用补丁校验方案和程序合成工具对补丁进行校验以保证修复结果的正确性。此外,为解决现有规则挖掘算法无法有效地挖掘低频规则的问题,提出一种低频规则挖掘算法,根据已有规则推衍生成新的规则,以提升规则挖掘的能力。基于所提方法实现了原型工具,并与现有的自动程序修复方法进行对比。实验结果表明,与现有的自动程序修复方法相比,本文所提方法能够更加高效地修复缺陷,修复率为9.9%。
贺江飞[3]（2020）在《基于模型转换的Dafny程序生成与验证研究》文中提出当今世界是一个软件定义一切的时代,尤其在安全攸关领域,需要保证计算机程序的可靠运行。这种可靠性可以通过向程序传递所有可能的测试用例的方法来实现,但该方法难以保证一些输入范围无限的复杂程序的正确性。形式验证的目的是构建程序正确性的数学说明,但所需验证工作是繁琐的,而且容易出错,使用自动验证工具使证明过程自动化是目前形式验证的一种趋势。Dafny是微软研究院创建的一种内置规约结构的编程语言和静态程序证明器,其目的是验证程序的功能正确性并可将程序验证过程完全自动化。这大大减少了繁琐的程序验证过程,极大提高了软件的可靠性。必须认识到,现阶段Dafny程序的生成没有特定的方法和工具,很多问题的Dafny程序都是基于开发者的经验,而且Dafny程序中循环不变式都是从天而降的,基于开发者对算法设计的熟练程度。本文结合算法程序设计方法PAR方法和程序证明器Dafny提出了一个模型驱动的Dafny程序生成与验证方法,通过该方法对一些经典问题进行了算法形式化开发与自动验证,大幅提高了所开发算法程序的可靠性。本文的主要工作包括:一、对Dafny自动验证机理进行了深入剖析并给出示例说明。二、探索出一种模型驱动的Dafny程序形式化生成与自动验证方法。其步骤如下:首先,在程序开发的前期采用规约变换技术从问题Radl规约出发得到问题的Radl算法;然后,利用PAR方法中循环不变式开发新策略得到循环不变式;最后,以Radl算法和循环不变式为依据,根据模型等价转换规则得出问题的Dafny程序,并由Dafny证明器自动验证该程序功能正确。三、通过该方法解决了一些典型问题的算法程序开发与验证,如立方和、最小和、查找、排序等问题,证实了该方法能够有效地提高Dafny程序的开发效率、正确性和可靠性。提炼出二重嵌套循环Dafny程序生成模型等价变换规则,据此生成了若干冒泡排序算法程序,并生成一种新的局部冒泡排序算法。
周卫星[4]（2019）在《基于DP的若干序列比对算法构件开发及其装配生成》文中认为序列比对是一种通过排列基因组序列来识别序列相似性区域,从而获得待比对序列之间的功能、结构或进化关系的技术。随着人类基因组计划的实施,测序技术的发展产生了大量的有关生物分子的原始序列数据,面对如此丰富的基因组序列数据,如何去高效处理和分析这些数据,比较两序列之间的相似区域和保守性位点,寻求序列同源结构,揭示生物遗传、变异和进化等问题,成为了序列比对算法研究的主要动力之一。目前,比对算法的研究大部分集中于序列比对算法问题域中的特定问题或者特定算法优化,而较少面向于整个序列比对算法问题域,难以得到一个具有更高抽象层次且适用于序列比对算法问题域的算法构件库,在一定程度上导致了序列比对算法的冗余性以及人为选择算法可能造成的误差等问题,也使得人们难以有效地了解算法结构,无法保证算法的正确使用,甚至于降低了序列比对结果的准确性。由于现有算法的专用性和低抽象性,不仅导致研究人员需要花费大量时间去学习和使用该类算法,降低了算法的可维护性和复用性,而且难以定位和解决算法产生的错误,加重了序列相似性分析的负担。通过深入分析基于动态规划的双序列比对算法（Dynamic Programming-based Pairwise Sequence Alignment Algorithm,DPPSAA）领域,利用产生式编程方法设计并建立了DPPSAA领域特征模型,其中主要包含特征模型和特征交互模型。然后利用PAR平台的高抽象程序设计语言Apla将上述领域特征模型中的特征作为构件进行形式化实现,并详细叙述了实现过程,建立了一个基于Apla程序的高抽象性的DPPSAA构件库,展示了基于该构件库装配形成Needleman-Wunsch算法的具体步骤。同时,利用PAR平台的C++程序转换系统,通过手动和自动结合的方式将上述构件库转换成为相对应的C++程序代码,并装配实现和运行了Needleman-Wunsch算法,结果表明通过DPPSAA构件库具有一定的实用性,在算法学习和实现方面有一定优势,为形式化装配实现序列比对算法提供了可能。之后以DPPSAA构件库为基础,改进和增加了部分构件库构件,使其能够支持装配基于DPPSAA构件库的多序列比对领域算法,并利用该扩充构件库,装配并实现了星比对算法,实验结果表明装配生成的星比对算法具有一定的实用性,不仅验证了DPPSAA构件库的复用性,且扩充了DPPSAA领域构件的适用范围。
李保木[5]（2019）在《大跨度桥梁抗震与抗风分析的随机振动时域显式方法研究》文中指出随着我国经济社会的发展,大跨度桥梁的建设如雨后春笋,方兴未艾。地震和风等自然灾害会直接影响桥梁结构的安全可靠性。大跨度桥梁作为重要的交通枢纽,抗震和抗风设计已经成为大桥结构设计不可或缺的环节。传统设计分析方法通常把地震和风这一类动力荷载视为等效静力荷载或确定性动力荷载。然而,地震激励和风载荷由于受到多种复杂因素影响而具有本质的不确定性,将它们视作随机过程并采用随机振动方法进行大跨度桥梁抗震与抗风分析是一种更为合理的做法。传统随机振动方法在随机激励非平稳性、结构非线性和计算规模等方面存在一定程度的局限性,难以在大跨度桥梁非平稳随机振动分析上得到实际工程应用。因此,开展大跨度桥梁抗震与抗风分析高效随机振动方法研究具有重要的理论价值和现实意义。本文主要针对大跨度桥梁抗震、减震和抖振随机分析三个方面开展了系统的研究,致力于为大跨度桥梁在随机地震激励和随机抖振激励下的非平稳随机振动问题提供一类高效实用的随机振动方法。本文研究的主要工作包括:（1）系统介绍了随机振动的现有研究方法,分别对线性随机振动方法和非线性随机振动方法进行了归纳与总结;分别对结构动力可靠度分析方法和结构随机优化设计方法进行了评述;介绍了大跨度桥梁抗震与抗风分析的研究进展。（2）在随机振动时域显式法的基础上,结合现行桥梁抗震设计规范,发展了一套适用于桥梁抗震分析的时域显式随机模拟法,为工程设计人员提供一种高效实用的抗震随机分析方法,以期推动随机振动方法在桥梁抗震设计中的实际应用。以主跨1688m的虎门二桥坭洲水道桥为工程应用实例,验证了时域显式随机模拟法在大跨度桥梁抗震随机分析中的高效性和实用性,并揭示了反应谱法在大跨度桥梁抗震计算中存在的问题。（3）针对粘滞阻尼器减震结构的局部非线性行为,利用减震结构动力响应和响应灵敏度时域显式表达式的降维列式优势,仅针对与粘滞阻尼器相关的局部自由度进行降维求解,提出了粘滞阻尼器减震结构非线性时程分析和灵敏度时程分析的时域显式降维迭代法。采用上述降维求解方法作为结构响应及其灵敏度随机模拟的高效样本分析方法,进一步提出了时域显式降维迭代-随机模拟法,为大型复杂粘滞阻尼器减震结构非线性随机振动分析和随机优化设计提供一种高效的随机振动方法。此外,通过引入子集模拟技术有效减少随机模拟所需的样本数,从而发展了时域显式降维迭代-子集模拟法,进一步提高了减震结构动力可靠度计算效率。以主跨1688m的虎门二桥坭洲水道桥为工程应用实例,开展粘滞阻尼器参数随机最优分析,并在最优粘滞阻尼器参数下开展大桥减震随机响应分析和减震动力可靠度分析,验证了时域显式降维迭代-随机模拟法在大跨度桥梁减震随机分析中的高效性和实用性。（4）针对非平稳随机脉动风速激励下大跨度桥梁抖振响应及其减振问题,发展了一种直接基于抖振响应及其灵敏度时域显式表达式的随机模拟方法,为大跨度桥梁抖振随机分析提供了一种高效的随机振动分析方法。在此基础上,系统研究了非平稳脉动风速激励下大跨度桥梁TMD装置参数随机最优分析方法及抖振动力可靠度分析方法。以主跨600m的鹅公岩大桥为工程应用实例,开展大桥抖振响应随机分析、减振装置参数随机最优分析及抖振动力可靠度分析,验证了时域显式随机模拟法在大跨度桥梁抖振随机分析中的高效性和实用性。（5）基于上述研究成果,研究开发了大跨度桥梁抗震与抗风分析时域显式随机模拟法软件。重点阐述了软件开发平台、软件总体架构、软件模块及其功能特点。该软件为大跨度桥梁抗震与抗风非平稳随机振动分析提供了高效实用的计算平台。研究结果表明,上述针对大跨度桥梁抗震、减震和抖振随机分析问题所发展的系列随机振动分析方法,有效突破了传统随机振动方法在随机激励非平稳性、结构非线性和计算规模等方面的制约,具有理想的计算精度和计算效率,展现了广阔的工程应用前景。
熊小舟,薛锦云[6]（2018）在《基于Web Service和多媒体数据库技术的PAR方法在线自学系统的设计与实现》文中认为设计并实现了一个PAR方法的在线自学系统.利用Web服务（Web Service）和多媒体数据库技术,将使用PAR方法开发算法程序设计的基本概念、算法设计语言Radl、抽象程序设计语言Apla以及设计和推导算法程序的方法学形象生动地呈现给学习者.最后介绍了利用算法程序设计支撑平台生成可执行算法程序的过程,以及该算法程序运行产生的结果.
熊小舟[7]（2017）在《基于Web Service和多媒体数据库技术的PAR方法自学系统的研究》文中研究表明随着大数据、云计算时代的到来以及软件开发行业的高速发展,如何便捷地开发软件和如何高效地进行算法程序设计一直是计算机业的研究热点。由早期的面授教学发展到如今的网络在线教学（慕课、Alice、GreenFoot等）,算法程序设计的教学工作得到越来越多人的关注。但是,现有的程序设计方法教科书和在线编程教学系统均未能讲清楚程序设计的原理,即程序产生的过程,特别是一些精巧程序的由来。本文的研究依托于便捷算法程序开发方法（PAR方法）与算法程序和软件自动生成平台（PAR平台）。PAR方法是薛锦云提出的一种实用的形式化开发方法,PAR方法实现了由抽象程序设计语言程序Apla程序到可执行程序的自动转换,实现了软件开发的自动化。PAR方法给出了算法和程序的设计过程,能清晰地描述算法、程序的由来。同时PAR作为支持软件形式化开发和推导的方法和平台,为算法程序设计提供了一条高效、可靠、便捷的途径。本文的研究工作是两项国家自然基金课题和两项国家自然基金面上项目的子课题,主要工作是利用Web Service和多媒体数据库技术,将PAR方法开发算法程序设计的基本概念、算法设计语言Radl、抽象程序设计语言Apla以及设计和推导算法程序的方法学形象生动地呈现给学习者。本文主要创新点如下:1.使用Web Service技术将算法程序和软件自动生成平台部署成服务,并调用所部署的服务,使得在PAR方法自学系统中实现算法程序和软件自动生成平台报错、转换与运行功能,使得用户在自学过程中能够将系统中的Apla程序实例转换成可执行程序（Java、C++、C#和VB）同时还可以运行转换后的可执行程序并得到相应的结果。2.利用Oracle多媒体数据库具有的LOB数据类型与interMedia机制,使用多媒体数据库技术实现对PAR方法自学系统中的多媒体数据的管理与操作,提高了多媒体数据的可用性与应用价值,使得教学系统生动、直观、便于理解,有效提高了学生学习掌握程序设计课程的兴趣和积极性。3.本文首次将基于PAR方法的便捷算法程序设计方法及相关新型算法设计和描述方法以自学的方式呈现给学习者,使学习者能够更加便捷地学习PAR方法,同时为PAR方法的推广与应用打下基础。
江东明[8]（2017）在《Apla+语言的云服务交互机制的研究》文中研究说明作为云计算和服务计算的结晶,云服务通过云计算方式（如SaaS或PaaS等）提供服务集成和价值增值功能,以满足用户多元化的业务需求。云服务组合功能是通过多个云服务交互协作而实现,所以云服务交互是其组合的基础;而交互机制负责整个云服务系统中各组件通信和协作,是系统神经中枢,直接影响云服务系统性能。由于云服务具有分布性、并发性和容错性,因此如何设计与开发云服务交互机制是云服务研究中一个挑战性问题。当前云服务交互机制研究主要存在三点不足之处:其一,缺乏合适的交互设计模型来抽象和封装云服务并发交互特性。其二,针对于云服务并发交互特性,目前还没有从状态和资源两个方面综合性考量并发控制设计及其算法。也没考虑云服务容错和选择之间的互补特性,未充分发掘云计算资源在线整合潜能。其三,尚没有合适的语言机制来刻画云服务会话交互特性,并加以编程实现。针对上述问题,本文从设计模型、交互机制、语言机制和模型驱动开发四个方面深入研究了云服务交互机制设计及开发,提出面向云服务交互的会话模型,设计面向云服务并发交互的Apla+会话机制,扩展Apla+中面向会话编程的语言机制,并构建了面向会话编程的模型驱动开发框架。本文具体研究从以下四个层次展开研究。（1）面向云服务交互的会话模型。本文首先探讨云服务的交互特性,研究并归纳了云服务交互的层次和类型。针对云服务并发交互特性,本文引入了会话（session）概念,并作为描述和封装交互行为的基本单元。在此基础上,本文提出面向云服务交互的设计模型SCSM（Session-based Cloud Service Model）,系统阐述交互各个组成要素及其之间关联。相比于其他设计模型,会话模型综合考虑了云服务并发、分布和容错特性,并分别提炼了会话、角色和资源池概念,为语言机制设计提供了抽象模型。（2）面向云服务交互的Apla+会话机制设计。有鉴于云服务系统的并发、分布和容错需求,本文提出新颖的Apla+会话机制,融合了调用、并发管理和容错选择等协议。根据云服务并发交互特性,本文从状态共享和资源竞争两个角度提出了综合性的并发管理协议,保证了云服务并发交互正确性和数据一致性。基于资源导向分解策略,会话机制中选择协议将云服务选择问题转换成拉格朗日对偶问题加以处理。仿真实验表明在相同迭代次数条件下,新算法较原方法在最优解方面至少提升了 6.5%。而容错机制结合了云服务选择协议,提出轻量级事务化容错策略,为云服务交互容错处理开辟一种新思路。对比与其他交互机制,Apla+会话交互机制提供更好的云服务交互安全性保障措施和更为灵活的容错机制。（3）面向云服务会话的Apla+程序设计。针对于面向云服务交互的语言机制设计需求,在Apla+的并发算子基础上,本文提出了面向云服务会话的Apla+程序设计。结合Apla+语言的函数式并发机制,Apla+会话编程可以结构化描述服务并发交互行为。考虑到云服务数据流和容错处理需求,Apla+会话编程扩展了多种函数式组合算子。为精确定义Apla+会话编程执行过程,本文应用会话类型定义了其类型系统,包括类型推导规则和子类型规则;还证明会话程序具备类型安全特性。相较于其他交互机制开发语言,由于具有多范型特性和函数式组合算子,Apla+可以用一种简洁方式来描述复杂的云服务并发交互过程。（4）构建云服务交互机制的模型驱动开发框架。借鉴于模型驱动开发思想,本文设计与实现了云服务交互机制开发框架。为此,本文实现了 Apla+会话编程的支撑平台,为交互机制开发提供了编译框架,可以提供一站式交互机制的开发解决方案。并且,本文将Apla+会话编程应用于多个典型云服务交互案例中,验证了 Apla+会话编程的开发效率和Apla+会话机制的高并发性能。
吴文华[9]（2013）在《基于一种高效全局寻优算法的气动布局极多参数高精度优化设计》文中认为气动布局设计对飞机的综合性能起着至关重要的作用。现代飞机设计对气动布局的设计要求可以归结为：气动性能更高，设计周期更短，设计耗费更低。气动布局优化设计技术是提高飞机气动性能及设计效率的有效手段，但是目前的气动布局优化技术在气动设计中发挥的作用还远未达到人们的期待。气动布局优化要获得良好的效果，需要具备三个基本要素：首先，参数化方式要能够充分表现所有可能的外形，即有效设计空间要大，以便包含最优的外形。这就要能处理足够多的设计参数，因为设计参数越多，所能表现的外形也越多、越精确。其次，寻优方法要能够充分搜索这个庞大的设计空间，得到全局最优或接近全局最优的布局。最后，目标函数解算器要有足够高的精准度，能够分辨优化过程中，气动特性的微小改变，同时，目标函数的变化要能够确实反映物理量的变化。一种优化设计方法，如果同时具备这三个要素（Global search, High accuracy, Manydesign parameters,简称GHM条件），就有可能找到真正的全局最优外形。经过数十年的发展，气动布局优化设计技术在三个要素上有了长足的进步，但是距离实现极多参数、高精度、全局寻优的终极目标还有较大的差距。目前大部分的优化设计技术都只具备其中的一个特征，少数优化设计技术具备其中的两个特征，同时具备这三个特征的优化设计技术在国内外都还没有出现，这也是目前的优化设计技术所取得的效果与预想还有很大差距的主要原因。现代飞机设计对满足极多参数、高精度、全局寻优（GHM）的气动布局优化设计技术有着巨大的需求。本文的研究以满足这个需求为目标，通过解决GHM优化设计技术中的困难：比如多参数全局寻优难题，发展具备GHM优化能力的软件平台，为气动布局设计提供了一种新的工具。本文首先总结了目前主流气动布局优化设计技术的特点，指出这些技术与GHM优化还有很大的差距。而基于伴随算子的气动布局优化设计技术多参数和高精度两个要素，未实现全局寻优。理论分析表明参数越多，目标函数成为多极值函数的可能性越高。随后，通过研究翼型、机翼和全机的气动特性-设计参数曲线和曲面，证实了这一点。在基于伴随算子的气动布局优化设计技术中，目前都在使用基于敏感导数的局部寻优算法，因而对于多极值的气动布局优化很难取得好的效果，这也是目前基于伴随算子的气动布局优化设计技术优化效果远不如预期，且未得到大规模的工业应用的主要原因。本文的研究以基于伴随算子的气动布局优化设计技术为基础，通过发展多参数全局寻优技术，并将其用在基于伴随算子的气动布局优化设计技术中，从而形成满足GHM条件的优化设计技术。多参数全局寻优难于实现的关键在于全局寻优算法的计算量随着设计参数的增加急剧增长，迅速超出硬件系统计算能力。为了解决这个问题，本文提出了两个设想：1目标函数与设计参数之间的关系虽然很复杂，但还是有一些规律可循，而这些规律可能是多参数全局寻优算法的钥匙。2寻优过程就是目标函数信息的发现和利用过程。目前在基于伴随算子的气动布局优化技术中，敏感导数数信息并未得到充分的利用。而更好的利用这些信息，就可能得到更好的优化结果。基于这个设想，本文对目标函数-设计参数关系进行了进一步的研究和分析，发现了这样的规律：目标函数是少部分设计参数的多极值函数，是大部分设计参数单极值函数。据此提出了基于参数分类的多参数全局寻优算法（ParameterClassification Based Mixed Optimization, PCO）,这种算法利用敏感导数信息将设计参数分成多极值设计参数和单极值设计参数，然后分别对这两种设计参数使用全局和局部寻优算法，这样就有可能在可接受的计算量内，获得全局最优解。随后，使用模型函数对该算法进行了优化验证，结果表明这种算法可以大幅提高优化效率和效果。本文以雷诺平均NS方程作为主控方程，使用有限体积法，osher格式，多块结构网格发展了流场解算器和与该解算器耦合的伴随算子解算器，采用并行计算技术以提高速度。计算了RAE2822，M6等翼型和机翼的流场，并将计算结果与试验结果进行了对比，二者吻合良好。将伴随算子解算器计算得到的敏感导数与差分法计算得到的敏感导数进行了对比，二者也吻合较好。说明解算器具有较高的求解精度，能够满足GHM优化的要求。最后，将流场解算、伴随算子解算、参数化、动网格、寻优等功能模块组合起来，就行成了具有GHM寻优能力的优化设计软件ADJ0PT。采用该平台对翼型、机翼和全机进行了优化验证，并与传统的伴随算子优化技术进行了对比。结果表明ADJ0PT确实具有一定的全局寻优能力，对大飞机的布局的优化，其减阻效果比传统的伴随算子优化技术提高了7倍以上。
谢武平[10]（2009）在《Radl→Apla程序生成系统及其可靠性研究》文中指出随着信息技术的发展,计算机软件已经应用到了生活的各个方面,软件的可靠性也越来越受到关注,人们不仅对安全性至关重要软件系统提出了高可靠的要求,而且对于普通的应用软件也希望尽可能不出错。众所周知,传统的软件测试手段并不能满足人们对高质量软件的要求,而形式化开发方法因其具有严格的理论基础,可以用于开发正确、高效的程序。本文实现了由Radl算法程序到Apla程序的映射过程,其中使用Radl语言来描述由PAR方法开发的算法程序,选用Apla语言作为映射的目标语言。为了使这种映射过程具有高可靠性,本文采用形式化的描述方法分别从词法、语法和语义三个层次精确地定义Radl语言,保证了Radl语言描述的程序正确地反映了推导所得算法的逻辑思想;并且基于Radl语言属性文法,以Radl语法产生式作为最小映射单元,定义了Radl语言映射单元到Apla语言语义单元的语义等价映射规则;同时采用形式化推导方法,根据Radl语言词法、语法、语义及Radl算法程序到Apla程序的映射规则的定义,推导出Radl语言词法分析、语法分析和语义分析实现的代表性算法。基于形式化推导的语法制导翻译的方法,将Radl算法程序按映射规则映射成Apla程序,保证了所实现的系统是在相关理论的指导下进行的,并且高可靠的实现了相关理论的要求。本文主要做了如下几方面工作,其中某些方面具有一定的创新性:1.分别形式化的定义Radl语言的词法、语法和语义。2.以Radl语法产生式为单元,系统定义由Radl生成Apla程序的生成规则。3.采用形式化推导方法得到生成系统的核心代表性算法。
二、一种高效的算法程序设计方法—PAR方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种高效的算法程序设计方法—PAR方法（论文提纲范文）
（1）Radl规约→Radl算法自动生成系统机器学习途径研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 本文组织 |
| 第2章 国内外研究现状 |
| 2.1 形式化方法概述 |
| 2.2 现有算法设计方法概述 |
| 2.3 机器学习领域发展现状 |
| 2.3.1 专家系统框架及其缺陷 |
| 2.3.2 强化学习与Q-learning算法 |
| 2.3.3 第三代人工智能与精准智能 |
| 2.4 基于PAR方法的机器学习途径 |
| 第3章 Radl语言定义及其应用 |
| 3.1 算法设计语言Radl |
| 3.1.1 Radl语言的词法定义 |
| 3.1.2 Radl语言的语法定义 |
| 3.1.3 Radl语言的语义定义 |
| 3.2 Radl语言算法设计开发实例 |
| 3.3 Radl语言小结 |
| 第4章 算法设计新创理论 |
| 4.1 基于PAR方法的算法设计新创理论 |
| 4.2 高效算法统一结构 |
| 4.3 基于新创理论设计高效算法的应用实例 |
| 第5章 Radl规约→Radl算法自动生成系统机器学习机制设计 |
| 5.1 系统机器学习机制的设计目标 |
| 5.2 系统机器学习机制的设计方案 |
| 5.2.1 系统机器学习机制总体框架 |
| 5.2.2 强化学习算法机制设计 |
| 第6章 Radl规约→Radl算法自动生成系统实现 |
| 6.1 系统各模块功能及其实现原理说明 |
| 6.1.1 用户界面模块功能及其实现原理 |
| 6.1.2 推理机模块功能及其实现原理 |
| 6.1.3 强化学习核心功能及其实现原理 |
| 6.1.4 知识库模块功能及其实现原理 |
| 6.1.5 编辑器模块功能及其实现原理 |
| 6.2 系统各模块内部结构与具体实现 |
| 6.2.1 用户界面内部结构与实现 |
| 6.2.2 推理机内部结构与实现 |
| 6.2.3 强化学习核心内部结构与实现 |
| 6.2.4 知识库内部结构与实现 |
| 6.2.5 编辑器内部结构与实现 |
| 6.3 系统可靠性分析 |
| 第7章 系统运行效果展示 |
| 7.1 生成系统功能说明及使用 |
| 7.2 最长平台问题实例分析 |
| 7.3 数组最小和问题实例分析 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 主要研究成果 |
| 8.2 后续工作与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 部分Radl算法构件 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文(着)及科研情况 |
（2）安全、高效的自动程序修复方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 1.4 组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 缺陷定位 |
| 2.2 补丁生成 |
| 2.3 补丁评估 |
| 2.4 特定领域的自动程序修复 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 自动程序修复中的安全隐患场景及解决方案 |
| 3.1 安全隐患场景 |
| 3.2 解决方案 |
| 3.3 实验测试与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 一种高效的基于规则的自动程序修复方法 |
| 4.1 基于规则的缺陷定位方法 |
| 4.2 补丁生成 |
| 4.3 补丁评估 |
| 4.4 实验测试与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在校期间发表的学术成果及科研情况 |
| 致谢 |
（3）基于模型转换的Dafny程序生成与验证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 模型驱动的软件开发 |
| 1.2.2 基于定理证明器的形式验证 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 第2章 相关技术概述 |
| 2.1 Dijkstra最弱前置谓词 |
| 2.2 模型驱动软件开发方法 |
| 2.3 PAR方法概述 |
| 2.3.1 扩充的量词及其特性 |
| 2.3.2 算法设计语言Radl |
| 第3章 深入剖析Dafny自动验证机理 |
| 3.1 Dafny概述 |
| 3.2 自动定理证明器Z3 |
| 3.3 Dafny证明器内在验证机理 |
| 3.4 阐述验证机理的实例 |
| 第4章 模型驱动的Dafny程序生成与验证 |
| 4.1 Dafny程序的形式验证 |
| 4.2 模型驱动Dafny程序生成与验证方法 |
| 4.3 若干实例生成与验证 |
| 4.3.1 实例1:立方和问题 |
| 4.3.2 实例2:最小和问题 |
| 4.3.3 实例3:阶乘问题 |
| 4.3.4 实例4:最大公约数 |
| 4.3.5 实例5:顺序查找 |
| 4.3.6 实例6:二分查找 |
| 4.4 二重循环Dafny程序生成方法 |
| 4.4.1 二重循环Dafny程序生成模型等价变换规则 |
| 4.4.2 示例:若干冒泡排序算法程序的生成与验证 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文(着)及科研情况 |
（4）基于DP的若干序列比对算法构件开发及其装配生成（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究的内容及方法 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 序列比对算法 |
| 2.1 序列比对简介 |
| 2.1.1 序列比对问题简述 |
| 2.1.2 空位罚分 |
| 2.1.3 替换矩阵 |
| 2.2 序列比对算法 |
| 2.2.1 双序列比对算法 |
| 2.2.2 多序列比对算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 产生式编程与Apla语言泛型设计介绍 |
| 3.1 产生式编程 |
| 3.1.1 领域工程 |
| 3.1.2 特征建模 |
| 3.2 Apla语言中的泛型程序设计 |
| 3.2.1 泛型程序设计 |
| 3.2.2 Apla泛型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 DPPSAA构件设计与NW装配实现 |
| 4.1 DPPSAA领域特征模型 |
| 4.1.1 DPPSAA特征模型 |
| 4.1.2 DPPSAA特征交互模型 |
| 4.2 基于Apla语言的DPPSAA构件实现 |
| 4.2.1 算法构件的Apla表示 |
| 4.2.2 NW算法装配实现 |
| 4.3 基于Apla-C++转换的NW算法装配实现 |
| 4.3.1 Apla程序转换为C++表示 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于DPPSAA的星比对算法装配实现 |
| 5.1 星比对算法介绍 |
| 5.2 星比对算法构件建立以及Apla实现 |
| 5.3 基于Apla-C++转换系统的星比对算法的装配实现 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文(着)及科研情况 |
（5）大跨度桥梁抗震与抗风分析的随机振动时域显式方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 结构随机振动理论 |
| 1.2.1 线性随机振动方法 |
| 1.2.2 非线性随机振动方法 |
| 1.3 结构动力可靠度分析理论 |
| 1.3.1 基于过程跨越理论的方法 |
| 1.3.2 基于扩散过程理论的方法 |
| 1.3.3 基于随机模拟的方法 |
| 1.4 结构随机优化设计方法 |
| 1.4.1 结构优化设计技术 |
| 1.4.2 结构随机优化设计 |
| 1.5 大跨度桥梁抗震分析方法 |
| 1.5.1 线性抗震分析 |
| 1.5.2 非线性减震分析 |
| 1.6 大跨度桥梁抗风分析方法 |
| 1.6.1 抖振频域分析方法 |
| 1.6.2 抖振时域分析方法 |
| 1.7 本文主要工作 |
| 参考文献 |
| 第二章 大跨度桥梁抗震随机分析的时域显式随机模拟法 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 反应谱法存在的问题 |
| 2.3 大跨度桥梁抗震随机分析方法 |
| 2.3.1 与设计反应谱等效的地震动功率谱 |
| 2.3.2 地震响应时域显式表达式 |
| 2.3.3 时域显式随机模拟法 |
| 2.4 大跨度悬索桥抗震随机分析应用 |
| 2.4.1 工程概况 |
| 2.4.2 有限元模型 |
| 2.4.3 大跨度悬索桥成桥状态确定 |
| 2.4.4 大跨度悬索桥地震响应的几何非线性影响研究 |
| 2.4.5 E1 水准设计加速度反应谱与等效地震动功率谱 |
| 2.4.6 抗震随机分析 |
| 2.4.7 反应谱法计算误差分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 大跨度桥梁减震随机分析的时域显式降维迭代-随机模拟法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 非线性时程分析的时域显式降维迭代法 |
| 3.2.1 动力响应时域显式表达式 |
| 3.2.2 动力响应降维迭代求解 |
| 3.3 灵敏度时程分析的时域显式降维算法 |
| 3.3.1 动力响应灵敏度时域显式表达式 |
| 3.3.2 动力响应灵敏度降维求解 |
| 3.4 减震随机分析的时域显式降维迭代-随机模拟法 |
| 3.5 粘滞阻尼器参数随机最优分析方法 |
| 3.5.1 粘滞阻尼器参数优化模型 |
| 3.5.2 粘滞阻尼器参数优化分析流程 |
| 3.6 大跨度桥梁减震动力可靠度分析方法 |
| 3.6.1 子集模拟法基本原理 |
| 3.6.2 马尔可夫链蒙特卡罗抽样方法 |
| 3.6.3 时域显式降维迭代-子集模拟法 |
| 3.7 大跨度悬索桥减震随机分析应用 |
| 3.7.1 工程概况 |
| 3.7.2 有限元模型 |
| 3.7.3 E2 水准设计加速度反应谱与等效地震动功率谱 |
| 3.7.4 非线性时程分析 |
| 3.7.5 灵敏度时程分析 |
| 3.7.6 减震随机响应及灵敏度分析 |
| 3.7.7 粘滞阻尼器参数随机最优分析 |
| 3.7.8 减震动力可靠度分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 大跨度桥梁抖振随机分析的时域显式随机模拟法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 随机风场模拟 |
| 4.2.1 风谱模型 |
| 4.2.2 脉动风速模拟 |
| 4.3 大跨度桥梁风载荷计算 |
| 4.4 大跨度桥梁抖振随机分析方法 |
| 4.4.1 抖振响应时域显式表达式 |
| 4.4.2 抖振响应灵敏度时域显式表达式 |
| 4.4.3 时域显式随机模拟法 |
| 4.5 TMD装置参数随机最优分析方法 |
| 4.5.1 TMD装置参数优化模型 |
| 4.5.2 TMD装置参数优化分析流程 |
| 4.6 大跨度桥梁抖振动力可靠度分析方法 |
| 4.7 大跨度悬索桥抖振随机分析应用 |
| 4.7.1 工程概况 |
| 4.7.2 随机风场模拟 |
| 4.7.3 有限元模型 |
| 4.7.4 几何非线性效应影响研究 |
| 4.7.5 抖振响应时程分析 |
| 4.7.6 抖振响应灵敏度时程分析 |
| 4.7.7 抖振随机响应及灵敏度分析 |
| 4.7.8 TMD装置参数随机最优分析 |
| 4.7.9 抖振动力可靠度分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 大跨度桥梁抗震与抗风分析时域显式随机模拟法软件研发 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 软件开发平台 |
| 5.2.1 通用有限元分析软件ANSYS |
| 5.2.2 数学分析计算软件MATLAB |
| 5.3 软件总体架构 |
| 5.4 软件模块功能 |
| 5.4.1 结构有限元模型模块 |
| 5.4.2 非平稳地震动模块 |
| 5.4.3 抗震随机分析模块 |
| 5.4.4 减震随机分析模块 |
| 5.4.5 抖振随机分析模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.1.1 主要工作 |
| 6.1.2 主要成果 |
| 6.2 进一步研究方向 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）基于Web Service和多媒体数据库技术的PAR方法在线自学系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 PAR方法与PAR平台 |
| 2 Web Service和多媒体数据库技术 |
| 2.1 Web Service概述 |
| 2.2 Oracle多媒体数据库技术 |
| 3 PAR方法在线自学系统架构和实现 |
| 3.1 PAR方法在线自学系统的功能 |
| 3.2 PAR方法在线自学系统实现 |
| 3.2.1 编程实践的实现 |
| 3.2.2 视频在线交互与播放的实现 |
| 4 结束语 |
（7）基于Web Service和多媒体数据库技术的PAR方法自学系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 本文的研究背景 |
| 1.2 本文研究的目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文的主要工作与结构 |
| 1.4.1 论文的主要研究内容 |
| 1.4.2 论文的组织结构 |
| 第2章 相关理论知识概述 |
| 2.1 PAR方法概述 |
| 2.1.1 Radl语言 |
| 2.1.2 Apla语言 |
| 2.1.3 PAR平台 |
| 2.1.4 基于PAR的算法形式化开发方法 |
| 2.2 Web Service概述 |
| 2.2.1 Web Service定义 |
| 2.2.2 Web Service体系结构 |
| 2.3 Web Service关键技术 |
| 2.3.1 XML（Extensible Markup Language） |
| 2.3.2 SOAP（Simple Object Access Protocol） |
| 2.3.3 WSDL（Web Service Description Language） |
| 2.3.4 UDDI（Universal Description，Discovery andIntegration） |
| 2.4 多媒体数据与多媒体数据库 |
| 2.5 基于Oracle的多媒体数据库技术 |
| 2.5.1 Oracle大数据对象存储类型 |
| 2.5.2 Oracle InterMedia机制 |
| 第3章 PAR方法自学系统原理和设计 |
| 3.1 PAR方法自学系统开发目标 |
| 3.2 PAR方法自学系统体系结构 |
| 3.3 PAR方法在线自学系统的功能 |
| 3.4 系统的Web Service调用模型和多媒体数据库框架 |
| 3.4.1 服务调用模型 |
| 3.4.2 多媒体数据库框架 |
| 第4章 PAR方法自学系统的实现 |
| 4.1 服务调用的实现 |
| 4.1.1 服务器端的实现 |
| 4.1.2 客户端的实现 |
| 4.2 多媒体数据库技术在系统中的应用 |
| 4.2.1 实现步骤 |
| 4.2.2 具体实现 |
| 4.3 功能模块的实现 |
| 4.3.1 编程实践 |
| 4.3.2 教学资源管理与操作 |
| 4.3.3 答疑讨论和在线测试 |
| 第5章 PAR方法自学系统教学用例与系统测试 |
| 5.1 PAR方法自学系统教学用例 |
| 5.1.1 求立方和问题 |
| 5.1.2 教学效果总结 |
| 5.2 系统的测试 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文（着）及科研情况 |
（8）Apla+语言的云服务交互机制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 构件与服务交互机制 |
| 1.2.2 云计算交互机制 |
| 1.2.3 形式化模型 |
| 1.2.4 交互机制描述语言 |
| 1.2.5 当前研究工作的分析与比较 |
| 1.3 关键问题 |
| 1.4 研究内容与论文结构 |
| 1.4.1 本文研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 2 相关基础概述 |
| 2.1 PAR方法与PAR平台 |
| 2.1.1 Radl语言 |
| 2.1.2 Apla语言 |
| 2.2 Orc语言 |
| 2.2.1 Orc语法结构 |
| 2.2.2 Orc形式化语义 |
| 2.3 会话类型 |
| 2.3.1 二元会话类型 |
| 2.3.2 多元会话类型 |
| 3 面向云服务交互的会话模型 |
| 3.1 云服务交互及其类型 |
| 3.1.1 云服务交互 |
| 3.1.2 云服务交互类型 |
| 3.2 基于会话的云服务交互设计模型 |
| 3.2.1 云服务会话与会话协议 |
| 3.2.2 角色与资源池 |
| 3.2.3 云服务会话的概念模型 |
| 3.3 相关研究比较 |
| 4 面向云服务交互的Apla+会话机制设计 |
| 4.1 会话交互机制架构 |
| 4.2 Apla+云服务调用机制 |
| 4.2.1 Apla+会话的并发模型 |
| 4.2.2 云服务调用协议 |
| 4.3 云服务会话的并发控制机制 |
| 4.3.1 Apla+会话管理协议 |
| 4.3.2 并发控制协议 |
| 4.3.3 容错机制 |
| 4.4 Apla+会话的云服务选择机制 |
| 4.4.1 服务选择的数学模型 |
| 4.4.2 资源导向分解策略 |
| 4.4.3 实验与讨论 |
| 4.5 相关研究比较 |
| 5 Apla+中的会话编程 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 面向会话的Apla+编程语法 |
| 5.2.1 Apla+会话程序结构 |
| 5.2.2 组合算子 |
| 5.2.3 Apla+会话的异步编程模型 |
| 5.2.4 Apla+会话程序的容错方法 |
| 5.3 Apla+会话程序的形式化语义 |
| 5.3.1 抽象语法 |
| 5.3.2 操作语义 |
| 5.4 Apla+会话程序的类型系统 |
| 5.4.1 类型指派规则 |
| 5.4.2 Apla+会话程序的子类型与角色 |
| 5.4.3 Apla+会话程序的类型安全性 |
| 5.4.4 云服务动态绑定安全性 |
| 5.5 相关研究比较 |
| 6 Apla+会话编程的模型驱动开发与应用 |
| 6.1 Apla+会话程序的开发编译框架 |
| 6.1.1 Apla+会话程序映射Java转换框架 |
| 6.1.2 Apla+会话机制的实现 |
| 6.1.3 Apla+会话程序的转换规则 |
| 6.1.4 Apla+会话程序转换算法 |
| 6.1.5 类型检测算法 |
| 6.2 基于Apla+会话的云服务交互机制设计 |
| 6.2.1 Apla+会话编程的设计方法 |
| 6.2.2 Apla+会话编程案例 |
| 6.3 相关研究比较 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
（9）基于一种高效全局寻优算法的气动布局极多参数高精度优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| §1.1 研究背景 |
| §1.2 研究现状 |
| §1.2.1 国外进展情况 |
| §1.2.2 国内进展情况 |
| §1.3 本文的研究内容 |
| 第二章 多参数全局寻优算法 |
| §2.1 目前常用寻优算法 |
| §2.1.1 响应曲面算法 |
| §2.1.2 遗传算法 |
| §2.1.3 改进的粒子群算法:GPMO |
| §2.1.4 二次规划(SQP)寻优算法 |
| §2.2 目标函数的性质与优化算法的关系 |
| §2.2.1 气动布局优化目标函数与设计参数的关系 |
| §2.3 多参数全局寻优算法 |
| §2.3.1 参数分类算法 |
| §2.3.2 基于参数分类的多参数全局寻优算法(PCO) |
| §2.4 程序设计 |
| §2.5 小结 |
| 第三章 布局外形参数化及动网格方法 |
| §3.1 常用布局参数化方法 |
| §3.2 本文采用的参数化方法 |
| §3.3 动网格方法 |
| §3.3.1 表面网格变形 |
| §3.3.2 空间网格变换 |
| §3.4 程序设计 |
| §3.5 应用验证 |
| §3.6 小结 |
| 第四章 流场解算方法 |
| §4.1 控制方程 |
| §4.1.1 直角坐标系中基本控制方程及其矩阵形式 |
| §4.1.2 时均N-S方程及其无量纲化 |
| §4.2 数值方法 |
| §4.3 程序输入输出 |
| §4.4 测试与验证 |
| §4.4.1 RAE2822翼型计算 |
| §4.4.2 D1翼型计算与实验对比 |
| §4.4.3 三维ONERA M6机翼计算 |
| §4.5 小结 |
| 第五章 伴随算子解算方法 |
| §5.1 敏感导数计算公式 |
| §5.2 伴随方程求解方法 |
| §5.3 算例验证 |
| §5.4 小结 |
| 第六章 应用与验证 |
| §6.1 翼型优化设计及参数数量影响 |
| §6.2 单独机翼优化设计 |
| §6.3 W9大飞机布局的多参数优化设计 |
| §6.4 二次规划算法与PCO算法的对比 |
| §6.5 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 攻读博士学位期间取得的成果与专利 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
（10）Radl→Apla程序生成系统及其可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 本文组织 |
| 第2章 形式化开发方法与形式化支撑工具 |
| 2.1 形式化方法概述 |
| 2.2 现有形式化开发方法 |
| 2.2.1 B |
| 2.2.2 Designware |
| 2.2.3 VDM（Vienna Development Method） |
| 2.2.4 Z |
| 2.2.5 PAR |
| 2.3 形式化开发方法分析 |
| 2.4 形式化支撑工具简介 |
| 第3章 算法设计语言 Radl |
| 3.1 Radl 语言概述 |
| 3.2 Radl 语言的定义 |
| 3.2.1 Radl 语言的词法定义 |
| 3.2.2 Radl 语言的语法定义 |
| 3.2.3 Radl 语言的语义定义 |
| 3.3 Radl 语言应用实例 |
| 3.4 Radl 语言小结 |
| 第4章 Rad→ Apla 程序生成系统设计与实现 |
| 4.1 程序生成技术 |
| 4.2 Rad→Apla程序生成系统的设计 |
| 4.2.1 系统总体结构设计 |
| 4.2.2 系统详细设计 |
| 4.3 Rad→Apla程序生成系统的实现 |
| 4.3.1 词法分析的实现 |
| 4.3.2 语法分析的实现 |
| 4.3.3 语义分析的实现 |
| 4.3.4 程序生成的实现 |
| 4.4 Rad→Apla程序生成系统的几个实例 |
| 第5章 Rad→Apla 程序生成系统可靠性研究 |
| 5.1 系统设计支撑理论的可靠性研究 |
| 5.1.1 词法分析的可靠性研究 |
| 5.1.2 语法分析的可靠性研究 |
| 5.1.3 语义分析的可靠性研究 |
| 5.1.4 程序生成的可靠性研究 |
| 5.2 系统实现的可靠性研究 |
| 5.2.1 词法分析代表算法的可靠性研究 |
| 5.2.2 语法分析代表算法的可靠性研究 |
| 5.2.3 语义分析及程序生成代表算法的可靠性研究 |
| 5.3 系统可靠性研究小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文（着）及科研情况 |
四、一种高效的算法程序设计方法—PAR方法（论文参考文献）
- [1]Radl规约→Radl算法自动生成系统机器学习途径研究[D]. 周哲泓. 江西师范大学, 2021
- [2]安全、高效的自动程序修复方法研究[D]. 黄昱铭. 暨南大学, 2020(03)
- [3]基于模型转换的Dafny程序生成与验证研究[D]. 贺江飞. 江西师范大学, 2020(12)
- [4]基于DP的若干序列比对算法构件开发及其装配生成[D]. 周卫星. 江西师范大学, 2019(01)
- [5]大跨度桥梁抗震与抗风分析的随机振动时域显式方法研究[D]. 李保木. 华南理工大学, 2019(01)
- [6]基于Web Service和多媒体数据库技术的PAR方法在线自学系统的设计与实现[J]. 熊小舟,薛锦云. 江西师范大学学报(自然科学版), 2018(03)
- [7]基于Web Service和多媒体数据库技术的PAR方法自学系统的研究[D]. 熊小舟. 江西师范大学, 2017(03)
- [8]Apla+语言的云服务交互机制的研究[D]. 江东明. 武汉大学, 2017(06)
- [9]基于一种高效全局寻优算法的气动布局极多参数高精度优化设计[D]. 吴文华. 中国空气动力研究与发展中心, 2013(04)
- [10]Radl→Apla程序生成系统及其可靠性研究[D]. 谢武平. 江西师范大学, 2009(S2)