Jzoj4458 密钥破解——Pollard-rho

改进差分进化算法及其求解柔性作业车间调度问题(Python代码实现) 内容概要:本文系统探讨了改进差分进化算法在求解柔性作业车间调度问题中的应用,并结合Python代码实现,展示了该算法相较于传统方法在全局搜索能力和收敛速度方面的优势。研究不仅聚焦于算法本身的改进策略,如变异、交叉和选择操作的优化,还深入分析了其在复杂制造环境中应对多目标、多约束调度问题的有效性。文中通过标准测试实例验证了算法性能,并与其他智能优化算法进行了对比分析,体现了其在实际工程应用中的潜力。此外,文档还关联了多无人机路径规划、电力系统状态估计、微电网优化、图像与信号处理等多个前沿技术领域,展现了智能优化算法在跨学科工程仿真与决策支持中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定编程基础和工程背景,从事智能制造、自动化、工业工程、电气工程、控制科学与工程、计算机科学及相关领域的科研人员、高校研究生及企业研发技术人员。; 使用场景及目标:①为科研工作者提供可复现的智能优化算法代码框架,支持柔性作业车间调度、多无人机协同路径规划、电力系统优化等复杂工程问题的建模仿真;②辅助完成学术论文复现、课程设计、毕业设计或科研项目开发;③推动智能算法在生产调度、能源管理、交通规划等实际场景中的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的算法原理与代码实现,动手调试并验证不同参数设置对优化结果的影响,同时可参考荔枝科研社提供的完整资源包进行扩展学习与实践,以加深对算法机制与工程应用的理解。 立即下载

此题非常新颖,有一个专门的算法,所以如果没有了解过,那么就只能写暴力卡了

这道题后面的几步都很简单,一个扩展gcd求逆元,一个快速幂,所以关键就是求r,而这需要对N=pq进行分解

本来这个问题在是一个NP问题,不存在多项式算法(这里的多项式指的是lgN形式的式子,因为N通常有10^100以上的级别)

但是这里不需要写高精度所以N最大就是10^18

介绍一下这个问题的专门算法Pollard-rho

TMD劳资3k的博文被吞了我就直接发源文件截图好了



最后一个std

#include<stdio.h>
#include<time.h>
#include<stdlib.h>
#define L long long
#define SL __int128
L e,c,d,N,p=1,r,q,a=2,b=2,A,y;
L abs(L x){ return x>0?x:-x; }
L f(L x){ return ((SL)x*x+A)%N; }
L gcd(L a,L b){
	for(L c;b;a=b,b=c) c=a%b;
	return a;
}
L pow(SL x,L k,L M){
	SL S=1;
	for(;k;x=x*x%N,k>>=1)
		if(k&1) S=S*x%M;
	return S;
}
L extgcd(L a,L b,L& x,L& y){
	if(b){
		L r=extgcd(b,a%b,y,x);
		y-=x*(a/b);
		return r;
	} else { x=1,y=0; return a; }
}
int main(){
	srand(time(0));
	scanf("%lld%lld%lld",&e,&N,&c); 
	start:
	A=rand(); a=2;b=2;
	do{
		a=f(a); b=f(f(b));
		p=gcd(abs(b-a),N);
		if(p>1) break;
	} while(a!=b);
	if(p==1) goto start;
	q=N/p; if(p>q){p^=q;q^=p;p^=q;}
	r=(p-1)*(q-1);
	extgcd(e,r,d,y); d=(d+r)%r;
	printf("%lld %lld\n",d,pow(c,d,N));
}

复现基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究(Matlab代码实现) 内容概要:本文聚焦于“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度”研究,提出一种改进的秃鹰优化算法(IBOA)以解决传统智能优化算法在求解过程中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。通过引入自适应权重、动态搜索机制及种群多样性保持策略,显著增强了算法的全局搜索能力和收敛精度。研究构建了包含光伏发电、风力发电、储能系统、可控负荷及电网交互的微电网群多主体协同调度模型,以系统综合运行成本最小化为目标函数,综合考虑功率平衡、设备出力能力、储能荷电状态、爬坡速率等多种实际约束条件。利用Matlab平台进行仿真验证,并与标准BOA、PSO、GA等经典智能算法进行对比,结果表明所提算法在降低系统运行成本、提高可再生能源消纳率及优化调度效率方面具有明显优势。; 适合人群:适用于具备电力系统基础、优化理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事微电网、综合能源系统优化调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于微电网群或多微网系统的经济调度建模与仿真;②开展新型智能优化算法的设计、改进与性能评估;③支撑含高比例可再生能源的配电系统优化运行决策; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节与调度模型构建过程,重点分析改进策略对优化性能的影响,并可通过替换场景参数或引入其他算法进行横向对比实验,进一步掌握智能优化在能源系统中的应用方法。【复现】基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究(Matlab代码实现) 立即下载

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