“区块链原理设计与应用“”读书笔记

本文探讨区块链技术在金融领域的应用,介绍其去中心化、防篡改等特点,并讨论比特币、以太坊等典型实例。同时分析区块链技术面临的挑战及解决方案。

区块链思想的诞生:

区块链技术具备去中心化、防篡改、可追溯等众多金融领域十分需要的特点。

实现多方场景下开放、扁平化的全新合作信任模型,而这些都为实现更高效的资源配置,更具体的说是金融交易,提供有效的技术手段。

新型数字货币、分布式账本技术的支付系统。在清算和结算方面独特优势。

挑战:

1.不影响业务运行的前提下,将区块链系统融合到已有的业务系统;

2.如何让区块链系统的处理性能满足金融交易的苛刻需求;

3.如何设计基于区块链的全新业务运营框架,并对其实现有效的监督。

 

比特币、以太坊(引入图灵完备的智能合约机制)、超级账本Fabric

分布式系统技术、密码学安全技术。

9~11章以超级账本Fabric项目为例,具体讲解了安装部署、配置管理、以及使用Fabric CA进行证书管理。

12章讲解Fabric项目的核心架构设计。

13章是开发技巧和示例。

 

 

区块链产生的背景:

我们要创造一种货币,来代替实体货币。

主要是信任价值:从最早的实物价值、发行方信用价值、到对科学技术和信息系统的信任价值。

一旦碰到支付系统故障、断网、缺乏支付终端等情况,信用卡无法支付。

并且需要额外的支持机构来完成生产、分发、管理操作,造成伪造、信用卡诈骗、盗刷、转账骗局等安全问题屡见不鲜。

 

 

区块链产生的原因:

建立一套可靠的交易记录系统;

形成一套合理的货币发行机制。

 

方案:

分布式账本:自由访问、无法恶意篡改和控制。--->区块链结构。

比特币协议:货币总量受到控制、发行速度随时间进行调整。

 

去中心化或多中心化的分布式记账模式。

 

区块链具有的特点:自带信任、防篡改的分布式账本,彼此相互信任的基础网络设施

1.分布式容错

2.不可篡改:一旦提交不可销毁和篡改

3.隐私保护性:密码学保证数据隐私,即便数据泄露也无法解析。

4.可信任性:无第三方中介机构

5.降低成本:时间、人力以及维护成本更低

6.增强安全:有利于安全、可靠的审计管理和账目清算。

 

使用场景:所有跟信息、价值(包括货币、证券、专利、版权、数字商品、实际物品等)、信用等相关的交换过程


整理者(ghc lds lzq)

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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