8、多领域技术:容错多方电子合同签署与移动网络预测切换算法

多领域技术:容错多方电子合同签署与移动网络预测切换算法

1. 容错多方电子合同签署协议

在当今的商业交易中,合同签署是至关重要的环节,尤其是在参与者彼此不完全信任的情况下。随着网络的发展,多方合同签署的需求日益增长,但目前大部分协议集中在两方合同签署,对于多方容错合同签署的研究较少。

1.1 模型与定义
  • 网络模型 :采用异步通信模型,无全局时钟,消息可任意延迟,但正确参与者间的消息最终会送达。允许对手调度消息并可能插入自身消息。
  • 参与者与合同 :参与者 (P_1, P_2, \cdots, P_n) 希望签署合同 (m),签署合同意味着提供公开、不可抵赖的证据,如所有参与者的有效签名。
  • 容错条件
    1. 一旦正确参与者获得有效合同,其他参与者也必须获得。
    2. 每个正确参与者保证完成协议。
    3. 受损参与者无法在不允许其他参与者获得有效合同的情况下获得。
1.2 加密工具
  • 可验证签名共享((\sum_{V_S})) :使数字签名消息的持有者能在组内共享签名,诚实成员可后续重建。若 (P_i) 持有消息 (m) 的签名 (\sigma_{P_i}(m)),则开始协议,生成公共值 (\sum_{V_S}^{pub}(\sigma_{P_i}(m))) 和私有值 (\sum_{V_S}^{priv}(\
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)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启发因子优化,实现路径的动态调整目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,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、路径平滑实时避障等目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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、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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