23、利用通信追踪隐藏群体

利用通信追踪隐藏群体

在当今复杂的网络环境中,追踪隐藏的可疑群体是一项极具挑战性的任务。由于可疑人员在通信时会不断更换网络设备,如电话号码、IP 地址等,这使得准确高效地追踪他们变得十分困难。下面将详细介绍一种结合自动化和人工指导技术的追踪策略。

问题背景与定义
  • 问题提出 :当识别出一群可疑人员后,为了更全面地发现嫌疑人并找出活动的核心人物,通常需要对他们及其通信进行仔细监控。然而,嫌疑人常使用难以识别的通信源,如不断更换电话号码或 IP 地址,这给长期准确追踪带来了巨大挑战。
  • 相关概念定义
    • 代理(Agents) :指现实世界中需要被监控的实体,通常是人类,但他们的真实身份一般未知,我们只能观察到他们之间的通信。
    • 节点(Nodes) :用于通信的设备,如电话网络中的电话号码、互联网中的 IP 地址等,这些节点易于识别和观察。
    • s - 组(s - group) :一群相互通信的嫌疑人,由于嫌疑人本身难以直接观察,s - 组也难以直接观测。
    • n - 组(n - group) :在某一时刻,与 s - 组中的代理相对应的一组节点,n - 组易于观察。例如,一群汽车盗贼在过去几天使用的电话号码组就构成一个 n - 组。
数据特点与挑战
【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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