22、二战中的密码破译者:从波兰到英国

二战中的密码破译者:从波兰到英国

1. 波兰的密码分析:恢复每日密钥

在Schmidt的密钥过期后,波兰人面临着恢复Enigma机密钥(包括转子顺序、设置、环设置和插线板)的挑战。不过,他们拥有自制的类似军事版Enigma机,并且发现了一个重要规律。

1.1 循环结构的发现

对于特定一天的密钥,可确定如下置换:
- (AD = (DVPFKXGZYO) (EIJMUNQLHT) (BC) (RW) (A) (S)),其循环结构为10, 10, 2, 2, 1, 1。
- (BE = (BLFGVEOUM) (HJPSWIZRN) (AXT) (CGY) (D) (K)),循环结构为9, 9, 3, 3, 1, 1。
- (CF = (ABVIKTJGFCQNY) (DUZREHLXWPSMO)),循环结构为13, 13。

波兰人观察到,随着Enigma机设置的每日变化,这种不相交循环结构也会改变。循环结构由转子顺序和初始位置决定,而环设置不影响它,可忽略不计。

1.2 构建目录的挑战与解决方案

理论上,若能构建一个显示转子设置与不相交循环结构对应关系的目录,就能根据截获消息恢复的循环结构来设置Enigma机以解密。但构建该目录面临巨大挑战:
- 三个转子有6种排列方式,每日密钥有(26^3 = 17,576)种选择,所以共有((6)(17,576) = 105,456)种可能性,虽可构建,但需时间。
- 插线板有(532,985,208,200,576)种可能设置,若考虑此因素,构建目录将不可能。

不过,“赢得战争的定理”指出:共轭置换具有相同

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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