经济改提案:下一步计划

正如上周与我们的社区分享的一样,Algorand基金会最近的确收到了经济改善建议(EIP),详情可在这里查看。

https://algorand.foundation/acknowledgement-of-recent-community-proposals

今天标志着为期7天的评审期和反馈期正式结束(参考指南)。

https://algorand.foundation/economic-improvement-proposal-guidelines

首先,我们要感谢Algo Capital和Polybius Capital提交了他们的提案,并在中继节点运行人员中开始了一场重要的讨论。

在过去的一周中,我们收到了来自相关社区的反馈和建议。我们从一些中继节点运行商那里得到了EIP-09092019PC (Polybius Capital)的明确支持,目的是让我们有更多的时间来开发更全面的解决方案,并提供更充分的经验证据来引导其他机制。我们还进一步确认了EIP-09032019AC (Algo Capital)的支持。

一些中继节点运行者支持这两种提案。4位中继节点明确反对这两项提案。

许多节点运行者(包括两个EIP的支持者)建议采用其他方法或附加措施进行评估,并将其包含在最终的EIP中,以确保稳健性。具体细节如下:

•提供对Algorand Foundation和Inc供应量计划的修订案

•为中继节点运行商提供某种形式的补偿,以补偿延长释放协议的成本

•将(不那么激进的)释放延长与需求刺激措施结合起来,例如为生态系统建设的进展更多的stake机会和奖励

•考虑交易所在供应量动态中的作用,并制定预防性解决方案

•每日释放: 最小(当前持有的Algo /从初始到现在已释放Algo),最高100%; 被没收的释放额度将在任何指定月份被销毁并永久停止供应。

(注:据本条提案者在电报群的解释,本条意思主要为,如果中继节点短期抛售,那么持续抛的越多的之后释放的比例与数量就越来越少,并且减少的速度越来越快,通过此方法限制,达到长期共赢,限制短期抛售获利)

咨询委员会在仔细考虑 EIPs计划的支持情况及收到的意见反馈后,EAC建议采取以下行动:

  1. 根据Polybius Capital公司的EIP-09092019PC的规定,基金会将在未来几天内投票暂停中继节点奖励30天。只有中继节点运行人员才能参与投票过程。

  2. 在这30天里,基金会将围绕已经收到的提案和意见进行积极的讨论,目标是考虑到所有人,最终,得到最多支持的提案将付诸表决实施。

详细的投票原则和机制将另行说明。

我们感谢您对我们长期愿景的支持,并期待与您共同应对我们面临的挑战。
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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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