38、密码系统安全与SDNS架构中的端到端加密

密码系统安全与SDNS架构中的端到端加密

密码系统基础概率与引理

在密码系统的研究中,有一些基础的概率公式和引理十分关键。
- 概率公式
- (Pr(Xi=x | 0 \leq x < m ) = \frac{x}{m^2})
- (Pr(Xi=x | m \leq x < 2m)= \frac{2m - x}{m^2})
- 引理1 :存在从问题B到问题D的随机图灵归约。
- 证明步骤
1. 给定问题B的一个实例,按如下方式创建问题D的实例:随机选取 (Xi) 和 (Xj \in [0, 2m - 1)),且它们服从三角分布。
2. 设置 (dk = cry \mod m);(di = crX \mod m)(这意味着 (RiSi + x \mod \varphi(m));(RjSij + y \mod \varphi(m)))。
3. 预言机输出 ((\alpha_i + \alpha_j)(x_i + y) \equiv \alpha_ix_i + \alpha_iy + \alpha_jx_j + \alpha_{ij}xy \mod m)。由于前三个乘数很容易计算,所以我们也能计算出第四个,即问题B的期望输出。
4. 鉴于问题B的变量是均匀分布的,这种归约产生的问题D的变量分布等于它们的自然分布,即支配性质成立。
- 引理2 :在引理1的构造中,平均而言,问题D的输入实例中有 (\frac{2}{3}) 是问题C的合法实例。
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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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