HASH算法

Hash,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。

 

特性:

1.单向性(oneway):就是要求能方便的将"消息"进行"摘要",但在"摘要"中无法得到比"摘要"本身更多的关于"消息"的信息。 

2.抗冲突性(collisionresistant):在统计上无法产生2个散列值相同的预映射。即给定M,计算上无法找到M’,满足H(M)=H(M')。

3.映射分布均匀性和差分分布均匀性:散列结果中,为0 的 bit 和为 1 的 bit ,其总数应该大致相等;输入中一个 bit的变化,散列结果中将有一半以上的 bit改变,这又叫做"雪崩效应(avalanche effect)";要实现使散列结果中出现 1bit的变化,则输入中至少有一半以上的 bit必须发生变化。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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