一种基于可验证秘密共享的区块链共识算法

共识算法对保证区块链的安全性和效率起着至关重要的作用,Raft算法作为一种强一致性、去中心化、高可用的分布式共识算法,被广泛应用在联盟链及私有链中.针对Raft算法在Leader节点选举过程中存在虚假投票及缺少拜占庭容错的问题,利用可验证秘密共享提出了一种基于可验证秘密共享的Raft共识算法,该算法通过可验证秘密共享的...     

基于可验证随机函数和BLS签名的拜占庭容错共识算法

实用拜占庭容错(PBFT)算法可以容忍网络存在不超过节点总数三分之一的拜占庭节点,常被作为联盟链的共识算法。针对PBFT存在主节点选取规则简单、通信复杂度较高等问题,提出一种基于可验证随机函数(VRF)和BLS签名的拜占庭容错(VBBFT)共识算法。在VBBFT共识算法,VRF在共识节点中选取主节点,主节点作为消息收集和发送的协调者,并将节点间的信息交互过程转化为BLS签名过程,降低了节点间的通信复杂度,并保证了节点间的信息交互是安全的。仿真实验结果表明,VBBFT共识算法与PBFT算法相比,交易吞吐率提高了62.3%,时延降低了12%。     

一种基于区块链PoS共识算法的改进研究

区块链共识算法保证了区块链中的区块按时间戳有序生成,算法优劣直接影响区块链系统性能.PoS共识算法是一种区块链公有链采用的主流共识算法,但生成区块的时间具有随机性,有些情况下区块间隔时间过长,不能满足商业应用场景需要;针对PoS共识算法生成区块的速度存在的性能局限,改进设计的Silkworm算法,通过智能合约对最快生成...     

基于随机数的区块链共识机制

传统共识机制中所有背书节点参与背书,时间消耗量大,并且存在伪造及操控共识过程的可能性问题,安全性较低。为此,基于可验证随机函数在背书节点候选集中随机抽取背书节点进行背书操作,其他背书节点等候其他交易执行时被随机选举,这种随机方式使背书的过程可以并行化,能有效提升处理效率,减少共识机制的处理时间。基于数学性能分析以及构建Hyperledger fabric模型进行实验验证,结果表明优化后的共识机制交易处理速度更快,延迟时间更低,安全性更高。     

一种面向区块链的优化PBFT共识算法

区块链技术具有去中心化,数据不可篡改和数据透明等特点,使得该技术的应用领域不断扩展,但目前应用于区块链系统的共识算法存在着资源浪费和共识效率较低等问题,限制了区块链技术的发展.针对此问题,基于实用拜占庭容错算法(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT),算法的基本思想,提出了一种优化的共识算法.该算法引入积分机制,根据节点积分挑选参与共识的节点,以降低网络中的通信开销;在不存在拜占庭节点的情况下,优化PBFT算法的一致性协议;引入升降级机制,动态更新参与共识的节点集合,以保证算法在大部分时间内都执行优化一致性协议.实验结果表明:与PBFT算法相比,本文提出的共识算法将共识过程的时间复杂度从O(N~2)下降到O(N),有效降低了网络中的通信开销,平均时延从55ms降到37ms,平均吞吐量从342TPS提升到677TPS.     

区块链共识算法综述

区块链技术作为核心技术自主创新的重要突破口,在越来越多的领域带来了深刻的变革.区块链的三大核心技术分别是:密码学、共识机制和分布式网络.共识算法作为区块链技术的核心之一,对维护系统稳定运行,以及节点间的相互信任有着重要的作用.本文主要介绍了区块链共识机制发展至今的一些代表性算法,包括分布式共识、工作量证明、权益证明等共...     

稳定度激励算法对移动区块链节点的共识优化研究

在基于移动节点的区块链系统中,节点速度与位置的变化以及节点本身的可信度会影响共识节点选取和区块验证时的稳定性,存在产生恶意节点选取和区块验证共谋．本文提出一种稳定度激励算法,在节点选取方面,根据节点可信度和质量因子计算各个节点的稳定度,并选取稳定度超过阈值的节点成为候选节点,再从中选取稳定度较高的节点生成区块;在区块验证方面,利用节点的稳定度关联节点收益,通过计算节点的验证延迟与收益,并迭代节点收益约束计算延时需求和激励奖励的最优解,激励其余高稳定度的候选节点加入区块验证．仿真结果表明,在基于移动节点的区块链系统中,与MWSL和TSL两种算法进行比较,稳定度激励算法能够提高恶意节点的检测成功率和验证区块的正确概率,提高了区块链共识的稳定性．     

刑罚变更执行共识算法研究

区块链技术为刑罚变更执行数据的真实可信提供支撑,并实现各主体间的互信和高效协同.对权威证明共识算法(proof of authority, PoA)存在的制约因素进行分析并提出一种改进的动态加权权威证明算法(dynamic weighted proof of authority, DWPoA),进行刑罚变更执行提请共识.构建联盟链,基于Tangle结构提出一种链上共识算法,进行刑罚变更执行主体间的链上共识;基于(t,n)门限签名提出一种分布式预言机链下共识算法进行链上、链下共识,并对带宽占用率和共识时长进行仿真实验,分布式预言机链下共识算法更具优势.     

基于信任评估模型的PBFT共识算法

实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)共识算法是确保区块链等分布式系统达成一致性的重要算法,但其仍难以应用到节点数量规模较大的网络环境,且共识过程中主节点的错误选取会导致系统通信资源的浪费。针对以上问题,文章提出基于信任评估模型的PBFT共识算法(Trust-based Practical Byzantine Fault Tolerance,T-PBFT),首先采用聚类的方法对系统中的共识节点进行分组共识,降低通信复杂度;然后根据网络中节点历史行为进行信任度评估,选取可靠的节点作为共识小组中的主节点;组内实现共识后,再进行组间共识,确保系统中共识节点存储的数据信息达成一致。所提出的改进算法能够更好地应用于大规模区块链网络系统,并能够选择更可靠的主节点。通过仿真实验和分析得出,改进算法通信复杂度小于原算法的O(N²),系统的吞吐量与原算法相比最高增加了17%,共识时间节省了25%。     

正布尔函数随机生成算法

层叠滤波器是一类新型非线性滤波器，生成正布尔函数是确定层叠滤波器的关键．在应用全局化优化算法，如遗传算法、模拟退火算法时，如果不能随机生成正布尔函数，则无法应用这些算法优化层叠滤波器，提出了一种随机生成正布尔函数算法，能随机生成正布尔函数，使应用全局化优化算法优化层叠滤波器成为可能．仿真结果表明，该算法可行．     

分布式系统动态配置一致性算法的实现

在基于构件的分布式系统中进行动态配置是目前研究的重点与热点,动态配置必须保证系统的一致性.该文提出一种基于事务及其静止状态理论的动态配置一致性算法,采用等待方式驱动目标构件进入静止状态,即目标构件启动和参与的所有事务只可能处于未启动状态或已经正常完成状态,使得对目标构件实施任何动态配置意图都不会破坏事务的完整性,从而在所有动态配置场景下严格保证行为一致性.在基于CORBA的模型原型实现中对该算法的性能测试验证了其可行性.     

一种改进的微种群遗传算法

 采用种群隔离机制、算术交叉、杰出者保留策略等对微种群遗传算法进行了改进。减少了重启动次数,增强了两次重启动之间遗传优化过程的全局和局部搜索能力,使算法在尽可能保有模式识别信息的前提下进行智能搜索;采用了实数编码,减少了编码和解码过程中的计算开销;引入了自适应随机变异算子,使之在不增加循环次数的前提下,增加了利用现有种群已经获得的遗传信息进行有效搜索的次数;引入了异种机制,有效提高了微种群遗传算法收敛于全局最优解的概率,加快了收敛速度。最后,标准测试函数的测试结果证明了这一改进的微种群遗传算法能够用远低于标准遗传算法的计算代价获得更佳的优化效果。     

基于Minkowski距离的一致聚类改进算法及应用研究

针对一致聚类算法中聚类数目判断不准确、聚类速度慢等问题,通过集成复杂网络中的Newman贪婪算法与谱聚类算法,提出了一种新的基于Minkowski距离的一致聚类算法.该算法利用Minkowski距离刻画样本间的相似度,根据随机游走策略,结合不同数据的特征值分布分析方法进行聚类,实现聚类数目的自动识别.实验仿真说明算法具有较少的运算时间及较高的聚类精度.结合实际铜矿泡沫浮选过程特点,将该算法应用于浮选工况分类,进一步验证了算法的有效性.     

一种改进的樽海鞘群算法

针对基本樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)在求解复杂函数时存在求解精度差和易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进的樽海鞘群算法(Improved Salp Swarm Algorithm,ISSA)。首先,在领导者位置引入随机维度以拓展种群多样性;其次,改变追随者方式,即在算法前期以较大概率执行差分进化操作,进一步增强种群多样性,在算法后期较大概率执行黄金正弦算法,较好地平衡了算法的全局搜索和局部勘探能力。通过23个基准函数测试表明,本研究改进算法在收敛速度、计算精度和稳定性方面优于基本樽海鞘群算法和黄金正弦算法(Golden Sine Algorithm,Gold-SA),同时与其他改进樽海鞘群算法相比,该算法也具有一定优势。     

一种改进的GMDH算法

传统GMDH算法在进行多变量非线性建模时耗时较长,一定程度上限制了它的应用范围.针对这个问题,提出了一种改进的GMDH算法,扩大了每一个初始输入元素的信息含量,采用随机分组建立中间模型的方式代替原算法枚举出所有两两组合中间模型的方式,减少了中间模型的数量,提高了建模效率.将改进算法应用于中国GDP的趋势预测,结果表明与传统GMDH算法相比,在不牺牲预测精度的情况下,改进算法效率更高.     

一种改进的GMDH算法

传统GMDH算法在进行多变量非线性建模时耗时较长,一定程度上限制了它的应用范围.针对这个问题,提出了一种改进的GMDH算法,扩大了每一个初始输入元素的信息含量,采用随机分组建立中间模型的方式代替原算法枚举出所有两两组合中间模型的方式,减少了中间模型的数量,提高了建模效率.将改进算法应用于中国GDP的趋势预测,结果表明与传统GMDH算法相比,在不牺牲预测精度的情况下,改进算法效率更高.     

一种改进的LDPC码译码算法

指出了由于短LDPC（低密度奇偶校验）码的Tanner图中会出现环路,使得变量节点之间的信息不再相互独立,从而导致对数域BP译码算法的性能下降．从平衡迭代译码性能与硬件实现复杂度的角度出发,提出了一种改进的BP算法,通过变量消息的修正来补偿校验消息简化的损失．仿真结果表明：改进的算法加快了算法的收敛速度,降低了迭代译码...     

一种改进的LDPC码译码算法

基于最小和译码算法,提出了一种改进算法,即在最小和译码算法的后期迭代中,采用尝试强制翻转最不可靠的比特位组的方法来提高译码性能.仿真结果表明,改进后的算法在信噪比1.4～2.2 dB时相对于改进前有0.3 dB的性能提高.     

简单遗传算法的一种改进算法

针对简单遗传算法收敛速度慢的问题,结合复合形法,提出了一种改进算法并将其应用于系统辨识,仿真结果表明,改进后的算法具有收敛快,精度高的优点。