基于多混沌映射算法的图像可逆化加密仿真

原图像经过对矩阵元素随机打乱可得到加密图像,加密后的图像可以有效防止已知攻击。可逆映射可以高效地实现像素置乱,但由于离散混沌序列的初始条件较为敏感,因此像素扩散置乱难度较大。为此提出基于多混沌映射算法的图像可逆化加密方法,在图像加密过程中,采用扩散置乱和Arnold变换置乱图像,通过Logistic映射系统和Chen系统生成离散混沌序列,置乱后图像中红、绿、蓝三基色分别执行异或运算,从而输出加密图像。在图像解密过程中,分别对扩散置乱、Arnold变换以及图像加密执行逆映射,输出解密图像,完成图像可逆化加密。实验结果表明,所提方法密钥敏感性和原图与解密图像像素值分布更均匀、相邻像素相关性更低,鲁棒性更强。

智能家居网络下基于多因子的认证密钥协商方案

智能家居网络通过物联网技术将智能设备相连,用户可以远程查看和控制家居设备,但信息在不安全的公共网络上传输将面临各种网络威胁,因此研究和设计安全高效且符合智能家居网络的认证密钥协商协议非常必要。2020年,WAZID等人针对智能家居网络提出轻量级认证密钥协商方案(Wazid-Das方案),经过安全性分析和证明后发现,该方案过于依赖智能家居网关节点(Gateway Node,GWN),系统健壮性不高;该方案将用户和设备密钥存储在GWN中,但GWN面临特权攻击和各种外部网络攻击,并不绝对安全,且没有考虑用户的访问控制。文章在Wazid-Das方案的基础上针对智能家居网络提出一种基于切比雪夫映射(Chebyshev Chaotic Map)和安全略图(Secure Sketch)的多因子认证密钥协商方案。安全性证明和仿真实验结果表明,该方案虽然计算开销有所增加,但安全性显著提高,且通信开销大幅降低。

基于多目标遗传算法的8×8 S盒的优化设计方法

混沌系统具有非线性、伪随机性、初始值敏感等特性,为基于动力系统构造性能良好的S盒提供了基础,进一步保证了分组加密算法安全性.目前,基于混沌构造S盒的方法大多数针对单个性能指标进行优化,难以获得全面的性能提升.针对此问题,结合混沌映射与多目标遗传算法,提出了一种新的S盒设计方法.首先,利用混沌映射的特性产生初始S盒种群;然后,以S盒的非线性度和差分均匀性为优化目标,基于遗传算法框架对上述两指标进行优化.针对S盒的特点,在优化算法中引入了交换操作,设计了新的变异操作以及非支配序集计算,有效提升了S盒的非线性度和差分均匀性.实验结果表明该算法产生的S盒其差分均匀度为6,非线性度值至少为110,有效提升了S盒的综合性能.

基于多种群多策略的竞争粒子群算法

针对标准粒子群算法遇到的易陷入局部最优、收敛差、求解精度低等问题,提出了多种群多策略竞争粒子群优化算法.新算法将每一代粒子根据适应度排序,将其划分为不同的子种群,并引入非线性Logistic混沌映射权重、收缩因子和混合高斯-柯西扰动机制来更新这些子种群.使用不同的粒子更新方式平衡了算法整个时期的全局搜索和局部开发能力,从而加快了收敛速度.最后,将多种群多策略竞争粒子群优化算法与标准粒子群算法和其它优化算法在11个测试函数上进行对比,结果表明,新算法在跳出局部最优解、和寻优精度方面显著优于标准粒子群算法,且有更快的收敛速度.在寻优能力和算法稳定性上大幅度强于其它对比算法.

基于自适应网格多目标鲸鱼算法的火力分配问题研究

传统多目标优化算法在解决多于两个目标函数的火力分配问题时收敛效果不佳,多样性差,耗时过大。基于此,提出了一种自适应网格多目标鲸鱼优化算法(AG-MOWOA)来解决以震塌比例、弹药成本和自身剩余价值为目标函数的火力分配问题。该算法引入混沌映射和外部Pareto存档进化策略提高了种群的多样性,通过自适应网格选取最优个体的方法极大地减少了算法运行时间。仿真实验结果表明,该算法较其他算法收敛速度更快、收敛质量更高、解集分布更多样,能够有效解决火力分配问题。

基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

目的针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。

基于多种群混沌遗传算法的GEO目标服务任务规划

面向地球同步轨道(geosynchronous Earth orbit,GEO)空间目标碎片清除、燃料加注等不同在轨服务需求,研究了“固定储油站+往返航天器”相结合的航天器任务规划问题。首先,建立了多任务混合的燃料最优双层任务规划模型,外层为目标服务序列规划,内层为轨道机动规划。随后,针对该连续-离散混合变量组合优化问题,提出了一种多种群混沌遗传算法(multi-group chaotic genetic algorithm,MGCGA),采用混合编码表征决策变量,引入立方混沌映射算子提高初始种群质量,多种群及精英保留策略使得算法在求解过程中能更为显著地逼近全局最优解。最后,参考实际GEO目标构建了典型算例,规划结果表明所提算法具有全局收敛性好、收敛速度快的优点。

基于多变量灰色系统的乏信息堤防变形短期预测模型

依据信息模糊和不确定状态下乏信息数据处理理论,提出了一种改进多变量灰色系统的乏信息堤防短期预测模型;引入多变量灰色模型对多测点的沉降变形序列进行拟合,结合混沌粒子群优化算法和分数阶微积分理论,实现了在乏信息条件下对堤防多测点变形的短期预测;由对比结果可知,研究提出的模型可行且有效,填补了堤防乏信息处理模型的空白。

增强改进麻雀算法的永磁同步电机多参数辨识

针对永磁同步电机多参数辨识收敛速度不够快、全局搜索能力较差及精度不够高的问题,提出一种增强改进麻雀搜索算法的永磁同步电机多参数辨识方法。首先,利用混沌映射初始化种群,改善搜索空间;运用自适应t分布更新加入者位置,避免陷入局部搜索空间;采用反向学习策略,提高种群中所有个体的收敛速度;通过贪婪规则,遴选全局最优。该算法从种群初始化、搜索空间、搜索算法、最优点的选择等增强过程提高算法跳出局部最优的能力,提高收敛速度及精度。选取典型标准测试函数对算法进行性能评估,在收敛速度、精度、全局寻优能力等方面效果都更佳。通过仿真及实验验证,与一般麻雀搜索算法、改进麻雀搜索算法、遗传算法和粒子群优化算法相比,提出的增强麻雀算法在永磁同步电机的多参数辨识中辨识速度更快,收敛精度更高。

改进NSGA-Ⅲ的高维多目标柔性作业车间低碳调度方法研究

针对考虑低碳指标的柔性作业车间调度问题,建立了以碳排放量、机器能耗、完工时间和机器负载为优化目标的高维多目标柔性作业车间低碳调度(MaOFJLCSP)数学模型。鉴于NSGAⅢ在求解上述模型存在初始解质量差和易陷入局部最优的问题,提出一种改进NSGA-Ⅲ(NSGA-Ⅲ-HD)。首先,提出了一种基于混沌映射的实数编码机制,并在此基础上引入立方混沌映射对种群进行初始化,提高初始种群的质量;其次,设计了多种群精英存储的选择策略,在避免算法陷入局部最优的同时丰富了种群的多样性;最后,融合层次分析法和逼近理想解法(AHP-TOPSIS),选出一个更加全面且准确的调度方案。通过基准测试算例Brandimarte数据集和实例数据对改进算法进行验证对比,结果表明,NSGA-Ⅲ-HD在求解MaOFJLCSP时具有较高的优越性。

区块链环境下多源大数据访问加密防护仿真

为了提高多源大数据在网络中传输和存储的安全性,提出区块链技术下多源大数据加密防护算法。对多源大数据展开降维处理,减少数据计算量,提高算法的整体效率;结合Henon映射与Logistic映射设计一种双混沌加密算法,实现多源大数据初步加密;利用区块链技术设计多源大数据加密防护方案,在智能合约的基础上,大数据所有者可以将双混沌加密算法加密后的密钥上传至区块链中,同时对数据的有效访问时间展开设定,在有效访问时间内只有满足访问策略的用户才可以访问多源大数据,以此实现多源大数据的加密防护。实验结果表明,所提算法加密后的数据不容易被攻击,且具有较高的运行效率和良好的加密效果。

一类多涡卷Chua系统及其在图像加密中的应用

为使混沌序列表现出更复杂的特性,在典型的Chua系统上引入了分段线性函数,使所得的系统产生可控数量的多涡卷吸引子。对该系统进行动力学分析,分析结果表明,该系统混沌特性分布广泛,具有丰富的动力学行为。在此基础上,提出了一种基于Zigzag置乱和DNA编码的加密算法,并从多个方面对该算法的安全性进行了分析。仿真结果验证了该方法不仅能对图像进行有效加密,而且能有效抵抗各种常见的攻击,为图像加密提供了理论依据。

吸引子共存的四维多稳态混沌系统及同步电路

文中设计了一种具有多翼吸引子的四维混沌系统,通过改变系统的多组参数,观察到吸引子结构由四翼变为双翼。采用相图、Lyapunov指数谱、分岔图和复杂度等方法,验证系统的动力学特性。结果表明,通过改变系统参数和选择不同的初始值,系统呈现出极性相反但结构相似的吸引子共存现象。使用Multisim仿真软件进行了电路仿真,发现数值分析和模拟仿真结果一致,验证了系统的可实现性。最后,采用线性反馈同步法对该系统进行了同步控制,并成功实现了同步电路仿真。所设计系统具有丰富的多稳态特性,主从系统在极短的时间内达到了同步,同步效果良好,可广泛应用于保密通信领域。

融合多策略改进的灰狼优化算法及其在汽轮机转子应力监测上的应用

针对灰狼优化算法求解精度低和易陷入局部最优的缺陷,提出一种融合多策略改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization algorithm,IGWO)。首先采用混沌映射规则生成初始解,以增强初始种群的均匀性和遍历性;其次加入狼群交叉变异过程,以增加种群的多样性,避免陷入局部最优;最后引入动态惯性权重对灰狼位置进行更新,加快迭代过程的收敛。将IGWO与其它相似算法进行实验对比分析,结果表明:IGWO在6个标准函数的测试中优化性能表现最优,验证了其求解精度更高,泛化能力更强;将IGWO应用到某300MW级火电机组的汽轮机转子应力监测问题上,采用IGWO优化支持向量回归(support vector regression,SVR)建立的预测模型相对误差处于[-1.33%,1.88%],平均相对误差为0.64%;相较于其它预测方法,IGWO-SVR具有较高的求解精度和稳定性,验证了改进措施可有效提高IGWO的寻优性能,相关研究结论可为GWO的改进和汽轮机转子应力监测提供参考。

基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割

针对静爆场中所拍摄图片存在破片目标小、背景复杂的问题,提出一种基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割。基于Tent混沌映射初始化种群,加入自适应权重策略以提高算法全局搜索能力,结合精英反向学习策略来避免算法过早陷入局部最优。基于优化袋獾算法求解Tsallis相对熵的最小值,作为目标函数值计算最佳阈值对破片图像进行目标分割。仿真结果表明,ITDO在12类基准函数上相较于其他算法表现出更强的收敛性和稳定性。ITDO-Tsallis算法与其他两种先进算法相比,收敛时间更快、求解目标更精准,说明该算法能有效解决静爆场破片图像目标分割问题。

一种分数阶混沌系统的通用增强型FPGA实现

针对目前分数阶混沌系统的FPGA设计实现通用程度不高的问题,文中给出了一种通用增强型FPGA算法。首先给出基于G-L定义的分数阶微分算法原理,再将一个已知的三维整数阶混沌系统扩展至分数阶多涡卷混沌系统,通过平衡点、分岔图及最大李氏指数谱分析了其动力学特性,最后运用可变长度移位寄存器,设计分数阶微分的通用增强型FPGA算法,并将其应用至分数阶多涡卷混沌系统。实验结果与数值仿真结果一致,该算法当修改参数时,无需设计新的代码,并能够动态调节记忆长度,且对步长没有严格限制。

一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识Rossler和Lu混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。

基于改进教与学优化算法的废旧智能手机拆解深度优化研究

针对现有拆解深度决策方法无法客观准确地得到废旧智能手机最优拆解深度的问题,提出了一种基于改进教与学优化(Teaching-Learning-Based Optimization,TLBO)算法的废旧智能手机拆解深度优化方法。构建了拆解利润模型、拆解时间模型和拆解能耗模型并确立拆解深度优化目标,利用改进教与学优化算法求解得到一组最优的拆解深度解集。以小米5手机的拆解过程研究为例,验证了提出的拆解深度优化方法的有效性;结果表明提出的拆解深度优化方法的最优解搜寻能力和收敛速度均得到增强。

基于忆阻多涡卷混沌系统的彩色图像加密算法的研究与实现

文章基于磁控忆阻器提出了一个多涡卷的混沌系统,通过控制参数使其呈现出三涡卷、五涡卷和七涡卷的混沌吸引子,并通过数值仿真验证了该系统的混沌特性。此外,基于该系统和Logistic混沌映射设计了一个彩色图像加密算法,利用Matlab实现了四个不同尺寸彩色图像的加解密。通过对加密图像各通道的直方图、信息熵、相关性及密钥敏感性分析,证实该算法具备优异的加密性能,可灵活应对各尺寸彩色图像加密,确保加密过程高效且安全可靠。

隐藏吸引子的新四维超混沌系统及多通道同步

针对混沌多通道同步效率低的问题,基于经典Lorenz混沌系统提出了一种新四维超混沌系统,并通过详细分析其混沌特性,探讨其在保密通信中的应用潜力。首先,通过相图、Lyapunov指数谱、分岔图、Poincare截面图和复杂度等方法对其动力学行为进行了分析。其次,通过Multisim电路仿真验证了系统的数值分析结果。最后,采用错位投影法设计了一种多通道同步控制方案。研究结果表明,新四维超混沌系统具有复杂的动力学行为,在不同的初始条件下能够产生隐藏吸引子。电路仿真结果与数值分析相吻合,多通道误差系统具有良好的混沌特性。证明了该系统具有较高的可靠性和灵活性,为研究混沌系统在信息安全领域奠定了良好的基础。