30、随机数生成器与SSL/TLS相关知识详解

随机数生成器与SSL/TLS相关知识详解

随机数生成器算法

滞后斐波那契生成器(Lagged Fibonacci Generators)

滞后斐波那契生成器(LFG)是一种特殊的线性同余生成器(LCG),它基于斐波那契数列。斐波那契数列的基本公式为 (S_n = S_{n - 1} + S_{n - 2}),数列起始为 1 - 1 - 2 - 3 - 5 - 8 - 13 - 21 - 35 等。

LFG 有多种形式:
- 加法滞后斐波那契生成器(ALFG):使用加法运算。
- 乘法滞后斐波那契生成器(MLFG):使用乘法运算。
- 两抽头广义反馈移位寄存器(GFS):使用异或(XOR)运算。

基本公式如下:
- (y = x_k \pm x_j)(加法或减法)
- (y = x_k \times x_j \bmod m)(乘法)
- (y = x_k \oplus x_j)(异或)

其中,(j) 和 (k) 是生成器的滞后值。当模数 (m) 为素数时,最大周期为 (m^k - 1);更常见的是使用 (m = 2^p)((p) 为素数),此时不同类型 LFG 的最大周期如下:
|类型|最大周期|
| ---- | ---- |
|加法 LFG|((2^k - 1)2^{p - 1})|
|乘法 LFG|((2^k - 1)2^{p - 3})|

任何 LFG 都需要用序列的初始 (k) 个元素进行种子设定。

莱默算法(Lehmer Algorithm)

莱默算法是线性同余生成

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)多层感知机(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多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多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多目标协同优化;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、多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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