16、区块链 3.0 架构与 4.0 展望

区块链 3.0 架构与 4.0 展望

1. 区块链 3.0 概述

区块链 3.0 技术已广泛应用于多个行业,用于开发分布式应用。这些应用涵盖游戏、用户生成内容网络、物联网(IoT)、智能硬件、供应链管理、溯源以及经济中的信用共享等领域。区块链技术为这些分布式应用带来了诸多优势,包括低延迟和高吞吐量的性能提升、简化的身份管理、离线交易能力,以及系统升级的灵活可维护性和轻松的错误恢复能力。

1.1 区块链应用案例

  • 云解决方案集成 :将区块链技术集成到现有的云解决方案中,可显著提高云数据中心的性能和安全性。
  • 智能电网身份认证 :利用区块链解决智能电网中身份认证的难题,通过安全的相互认证协议提高安全性。
  • 智能电网轻量级认证系统 :针对智能电网基础设施的安全风险,提出基于区块链的轻量级认证系统。
  • 医疗数据存储与交换 :采用双区块链实现医疗数据的有效存储和交换,一个区块链用于数据存储,另一个用于医院和医疗机构之间的数据共享。

1.2 通用区块链架构

通用区块链架构采用分层架构来开发分布式应用,具体如下:
- 应用层 :基于区块链技术构建的业务应用。
- 合约层 :展示可能的区块链编程方法。
- 激励层 :根据详细机制为参与应用管理的节点提供激励。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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