38、藤崎 - 冈本变换的完全非延展性研究

藤崎 - 冈本变换的完全非延展性研究

1. 游戏分析与分布关系

在游戏 G2 中,当敌手 B 查询哈希函数 H 时,H 会返回一个均匀密钥 K,并将形如 (c′, K) 的条目添加到列表 LD 中。随后,当对密文 c′ 调用解封装函数 Decaps(c∗)⊥ 时,由于 (c′, K) 存在于 LD 中,Decaps(c∗)⊥ 会返回与 H 相同的密钥 K。

在游戏 G3 里,当 B 查询 H 时,H 同样返回均匀密钥 K,并将形如 (m′, c′, K) 的条目添加到列表 LH 中。之后,当对 c′ 调用 Decaps(c∗)⊥ 时,因为 (m′, c′, K) 属于 LH,所以 Decaps(c∗)⊥ 也会返回密钥 K。因此,在这两个游戏中都有 H(m′, c′) = K = Decaps(c∗)⊥。

由于敌手区分 G2 和 G3 的唯一希望是触发 G3 中的 QUERY 事件,所以 B 区分 G2 和 G3 的概率受底层公钥加密(PKE)方案在 OW - PCVA 游戏中获胜概率的限制。

同时,有引理表明 GB3(λ) 与 KEMnm - cca2∗˜Π1,B,$(λ) 具有相同的分布。综合上述引理,能够得出 KEMnm - cca2∗˜Π⊥1,B(λ) 与 KEMnm - cca2∗˜Π⊥1,B,$(λ) 在计算上不可区分,即 KEMnm - cca2∗˜Π⊥1,B(λ) ≈c KEMnm - cca2∗˜Π⊥1,B,$(λ)。

下面通过表格总结两个游戏的主要操作:
| 游戏 | H 查询操作 | 解封装操作 |
| ---- | ---- | ---- |
| G2 | 返回均匀密钥 K,添加 (c′,

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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