0-1整数规划模型原理
时间: 2024-04-15 08:18:14 浏览: 16
0-1整数规划模型是一种特殊类型的整数规划,其中决策变量被限制为只能取0或1的整数值。它通常用于求解指派问题或固定分配问题,例如工作安排或运动员分配等。
在0-1整数规划模型中,我们将每个决策变量表示为一个二进制变量,它要么取值为0,要么取值为1。这样的模型可以帮助我们做出二选一的决策,即在某个决策变量上选择是否执行某个任务或分配某个资源等。
求解0-1整数规划模型的常用方法是整数线性规划方法。其中,分支定界算法是一种常用的方法。该算法通过将问题分解成一系列子问题,并使用线性规划方法求解这些子问题,最终找到最优解。另外,割平面算法也是求解0-1整数规划模型的一种方法,它通过不断添加约束条件来改善线性规划松弛问题的界限,从而逐步逼近最优解。
总之,0-1整数规划模型是一种特殊类型的整数规划,其中决策变量只能取0或1的整数值。它通常用于求解指派问题或固定分配问题,并且可以使用整数线性规划方法中的分支定界算法或割平面算法来求解。
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利用 El-Gammal加密算法 实现 CCA1 安全的加密算法。
很抱歉,根据提供的引用内容,我无法直接回答你的问题。El-Gammal加密算法是一种公钥加密算法,而CCA1是一种密码分析模型,两者并没有直接的联系。如果你能提供更多关于你问题的背景信息或者引用内容,我将会尽力为你解答。同时,我也可以为你介绍一下El-Gammal加密算法的基本原理和实现方法。
El-Gammal加密算法是一种基于离散对数问题的公钥加密算法,其基本原理是利用离散对数问题的困难性来保证加密的安全性。该算法的加密过程如下:
1. 选择一个大素数p和一个原根g,其中p和(g,p)应该是困难离散对数问题的实例。
2. 随机选择一个私钥a,计算出公钥h=g^a mod p。
3. 将明文m转换为整数M,然后随机选择一个k,计算出c1=g^k mod p,c2=M*h^k mod p。
4. 将密文(c1,c2)发送给接收方。
解密过程如下:
1. 接收方收到密文(c1,c2)后,计算出h^(-a) mod p。
2. 计算出M=c2*(c1^(-a)) mod p。
下面是一个El-Gammal加密算法的Python实现:
```python
import random
def is_prime(n):
if n <= 1:
return False
for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
if n % i == 0:
return False
return True
def gcd(a, b):
if b == 0:
return a
return gcd(b, a % b)
def mod_inv(a, m):
def ext_gcd(a, b):
if b == 0:
return (a, 1, 0)
else:
d, x, y = ext_gcd(b, a % b)
return (d, y, x - (a // b) * y)
d, x, y = ext_gcd(a, m)
if d != 1:
raise ValueError("modular inverse does not exist")
return x % m
def elgamal_keygen():
p = random.randint(2 ** 511, 2 ** 512 - 1)
while not is_prime(p):
p = random.randint(2 ** 511, 2 ** 512 - 1)
g = random.randint(2, p - 1)
a = random.randint(2, p - 2)
h = pow(g, a, p)
return (p, g, h, a)
def elgamal_encrypt(p, g, h, M):
k = random.randint(2, p - 2)
c1 = pow(g, k, p)
c2 = (M * pow(h, k, p)) % p
return (c1, c2)
def elgamal_decrypt(p, a, c1, c2):
M = (c2 * mod_inv(pow(c1, a, p), p)) % p
return M
```
berttokenizer分词原理
berttokenizer分词原理是基于Bert模型的分词器。在BertTokenizer中,分词过程分为两个步骤:tokenization和detokenization。在tokenization过程中,原始文本会被分解成一个个标记,每个标记对应于词汇表中的一个字或一个子词。这个过程使用了Bert模型的词汇表进行标记化。每个标记都由一个整数表示,例如`'I am unintended'`会被分解成`[, [4, 5], [0, 1, 2]]`。其中,``对应的是字`'I'`,`[4, 5]`对应的是子词`'am'`,`[0, 1, 2]`对应的是子词`'unintended'`。
在detokenization过程中,标记会被还原成原始文本。使用`tokenizers.detokenize()`方法,可以将标记序列还原为原始文本。例如,`tokenizers.detokenize(tokenizers.tokenize(['I am unintended']))`会得到`[[b'i'], [b'am'], [b'unintended']]`,即`'I am unintended'`的还原结果。
具体实现中,BertTokenizer使用了Bert模型的词汇表进行标记化和还原化操作。词汇表是由字或子词构成的,每个标记对应一个字或子词。通过将词汇表写入文件,每一行含一个字的方式,可以生成BertTokenizer对象,并在初始化时将词汇表文件作为参数传入。然后,使用BertTokenizer对象的`tokenize()`方法可以将文本分解为标记序列。例如,`tokenizers.tokenize(['明天你'])`会得到`[, , ]`,即`'明天你'`被分解成了``、``和``三个标记。
综上所述,BertTokenizer分词原理可概括为:使用Bert模型的词汇表将原始文本分解为标记序列,并通过标记序列还原出原始文本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [BertTokenizer详解](https://blog.csdn.net/qq_57390446/article/details/131056984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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