89、FAST:通过秘密交易实现公平拍卖

FAST:通过秘密交易实现公平拍卖

1. 研究背景与相关工作

在拍卖领域,实现公平性是一个重要的研究方向。此前有研究获得了更强的公平性概念,但这些工作大多聚焦于使用公共抵押存款来激励公平性,这在某些应用场景中并不适用。而且,它们依赖于通用的多方计算(MPC),而我们提供了一种针对金融激励拍卖的高度优化的专用协议。另外,一些基于加密货币的协议,如 [21,24] 中的工作,其中 [24] 的工作与我们的最为接近,它利用加密货币来确保公平性,但依赖于 SGX 可信执行环境。

2. 预备知识
2.1 安全模型与设置假设
  • 安全模型 :我们在具有顺序组合的真实/理想模拟范式下证明协议的安全性。该范式常用于分析加密协议的安全性,能提供强大的安全保证,即协议的多个实例可以顺序执行,同时保持其安全性。为证明安全性,需定义并比较真实世界和理想世界。在真实世界中,协议 π 由各方执行,部分方可能被敌手 A 控制;在理想世界中,协议由理想功能 F 替代,模拟器 S 与之交互。若对于真实世界中的每个多项式时间敌手 A,理想世界中都存在一个多项式时间模拟器 S,使得两个世界无法被区分,则称协议 π 安全地实现了理想功能 F。具体而言,任何概率多项式时间区分器 D 在区分真实世界中诚实方和敌手 A 的输出拼接与理想世界中诚实方(直接来自 F)和模拟器 S 的输出拼接时,都没有不可忽略的优势。我们的协议使用随机预言机模型(ROM)。需要注意的是,采用 UC 模型虽然可以替代,但需要使用 UC 安全的 NIZK,会降低协议的效率,且此前的工作仅考虑顺序可组合性模型。
  • 敌手模型
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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