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Tendermint共识算法,作为一种PBFT算法的优化版本。

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简介:
一种针对PBFT算法的变体,具体而言,是对实用拜占庭容错算法(即联盟链共识算法)所进行的优化和发展。该算法的原始文献名为“Tendermint: Consensus without Mining”,由Jae Kwon撰写。

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  • 改进PBFT——Tendermint.pdf
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    本文档探讨了Tendermint共识算法,它是基于改进的PBFT算法设计的一种高效、安全的区块链共识机制,适用于构建高性能的分布式应用系统。 一种PBFT算法的变种(实用拜占庭容错算法,在联盟链共识机制中的应用),是对原始PBFT算法进行改进的结果。该文章《Tendermint: Consensus without Mining》由Jae Kwon撰写,介绍了这种新的共识机制。
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    简介:本文介绍了一种创新的群智能优化算法——斑马优化算法。该算法于2022年提出,通过模拟斑马群体行为,有效解决复杂优化问题,在多个测试函数中表现出优越性能。 一种新兴的群智能优化算法是斑马优化算法(2022)。
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    共轭梯度法是一种高效的迭代求解线性方程组及无约束最优化问题的方法,在工程计算和机器学习等领域有广泛应用。 共轭梯度法的MATLAB代码可以用于求解大规模线性方程组或无约束优化问题。该方法在迭代过程中构建一组共轭方向来最小化二次函数,具有计算效率高、存储需求低的优点。实现时需注意选择合适的预处理技术以加速收敛,并确保算法稳定性和准确性。
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  • 最佳缝合线
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    本研究提出了一种优化的最佳缝合线算法,旨在提高图像拼接质量和效率。通过精确控制缝合过程中的像素对齐和色彩校正,有效减少可见接缝,适用于高分辨率图像处理与虚拟现实场景构建。 当待拼接的源图像之间存在较大色彩差异时,最佳缝合线算法生成的输出图像会出现明显的接缝,影响整体质量。为解决这一问题,本段落引入了多频段融合算法,并提出了一种改进的最佳缝合线方法。该算法采用多尺度分解技术,在不同尺度空间中对图像进行扩展并应用不同的权重来进行图像融合,最终重构出高质量的拼接结果。同时建立了主客观评价体系以验证新算法的有效性。实验结果显示,相较于传统最佳缝合线算法,本段落提出的改进算法在消除接缝方面表现更佳,并显著提升了输出图像的质量。
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    本研究提出了一种新颖的自适应蚁群优化算法,通过动态调整参数和引入自适应机制来提高算法解决复杂问题的能力。 一种快速收敛的蚁群改进算法通过调整各种参数大大加快了运行速度。
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    本项目提供一种改进的PBFT(实用拜占庭容错)共识算法——SPBFT的区块链实现源代码。该版本优化了原始PBFT,旨在提高性能和安全性,适合于深入研究与实践探索。 本项目分享的是以下论文的核心代码(完整的版本似乎丢失了):方维维、王子岳、宋慧丽、王云鹏和丁毅的《一种面向区块链链的优化PBFT共识算法》[J],发表于北京交通大学学报2019年第43卷第5期;以及方伟伟、王自悦、宋慧丽、王云鹏和丁乙的《一种针对区块链的优化PBFT共识算法》,同样发表于北京交通大学学报2019年第43卷第5期。相关领域的研究人员可参考。欢迎批评指正!如有疑问,请联系论文第二作者。
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    本简介介绍了一种基于自然界的蜣螂行为的新型优化算法,并提供了其在Python编程语言中的实现方式和应用实例。该算法适用于解决各种复杂的优化问题。 蜣螂优化算法是在2022年年底提出的一种最新的群智能优化算法,非常适合用于发表论文。
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