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椭圆曲线加密算法及实例分析 总被引:7,自引:0,他引:7
椭圆曲线密码体制的研究与实现已逐渐成为公钥密码体制研究的主流,其数学基础是利用椭圆曲线上的有理点构成的Abelian加法群构造的离散对数的计算困难性。在本文中,详细阐述了椭圆曲线的加法运算规则、椭圆曲线的密码体制,并列出了一个具体的实例来实现椭圆曲线密码体制。 相似文献
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椭圆曲线的点群阶是实现椭圆曲线密码体制的基础与条件。本文针对有限域上的椭圆 曲线,介绍了椭圆曲线点群阶的定义以及所满足的定理,最后比较了两种计算阶的算法--SEA算 法和SST算法。 相似文献
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算法智能推荐是超启发式算法研究领域一个重要分支,其目标是从众多"在线"算法中自动选择出最适于当前问题的算法,从而大大提升解决问题的效率。基于此提出并验证了一种优化算法智能推荐系统,理论依据是无免费午餐定理和Rice算法选择框架,并假设问题特征与算法性能表现之间存在潜在关联关系,从而可以把算法推荐问题转换为一个多分类问题。为了验证假设的成立,以多模式资源约束项目调度问题为测试样本数据集,以粒子群、模拟退火、禁忌搜索和人工蜂群等元启发式优化算法为推荐对象,以支持向量机多分类策略实现算法的分类推荐。交叉验证结果表明,推荐准确率均在90%以上,各项评价指标表现优秀。 相似文献
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提出了一种求解多资源约束项目调度问题的离散粒子群算法。调度方案采用了优先权整数编码方法,使用稀疏存储邻接矩阵判定先后约束,使用活动单位时间推迟策略来满足资源约束。算法的创新点在于直接使用了整数编码的调度方案参与迭代计算,并依据计算结果提供的信息做出位置交换。不但解决了处理离散整数编码粒子的难题,而且容易实现,亦可推广至类似整数编码优化问题。测试用例计算结果表明了算法的可行性和有效性。 相似文献
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算法选择的目的是从众多可用优化算法中自动地选出最适用于当前问题的算法。针对算法选择问题提出了基于元学习推荐的优化算法自动选择框架。依据此框架,以多模式资源受限的项目调度问题为实证数据集,设计实现了遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和模拟退火算法(SA)三种算法的自动选择过程。从项目调度问题数据库中随机选取了378个问题算例,提取其中的固有特征和统计特征作为元数据,并利用前馈型神经网络(FNN)算法训练获得用于预测的元模型对未见算例作出预测。实证结果表明两选一的算法预测准确率最高可超过95%,交叉验证准确率平均达到85%;三选一的算法预测准确率最高可达92%,交叉验证准确率平均超过80%。实证结果验证了所提算法选择框架是成功的,基于元学习思想的优化算法自动选择方法是可行的。 相似文献
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设计并实证研究一种基于地标特征和元学习方法推荐最佳优化算法的实现框架.地标特征摒弃了传统的问题简单特征、统计特征和信息理论特征复杂的提取过程,通过简化运行算法并仅以算法的相对性能表现作为问题特征集.在此基础上,利用元学习方法训练建模并针对新问题作出算法推荐.为验证推荐效果,以多模式资源约束的项目调度问题(MRCPSP)为优化对象,以人工蜂群、蚁群、粒子群和禁忌搜索4种元启发式算法作为推荐对象,分别使用人工神经网络、k最近邻、决策树以及随机森林4种元学习方法建立推荐元模型.计算结果表明,多种元学习方法均指向相近的推荐准确率,平均稳定在70%以上,最高可达95%.基于地标特征和元学习方法实现优化算法推荐是一个值得进一步探讨的新方向. 相似文献