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目录:一、Witness 软件简介1、系统仿真技术2、Witness应用领域3、Witness主要功能4.使用Witness的收益二、Witness 提供的模块三、Witness应用案例举例1、Witness各种领域的应用实例1-1、Witness在“公共服务”领域的应用1-2、Witness在“生产制造”领域的应用1-3、Witness在“能源工业”领域的应用1-4、Witness在“航空航天”领域的应用1-5、Witness在“医药化工”领域的应用1-6、Witness在“国防科技”领域的应用1-7、Witness在“呼叫中心”领域的应用2、应用模型举例(图)2-1、工厂规划模型2-2、呼叫/访问中心模型2-3、制造维护模型2-4、订货/储运模型2-5、飞机备件供应模型2-6、库存模型2-7、港口模型2-8、供应链模型2-9、公交车站模型3、如何建立模型举例3-1、交通控制仿真案例3-2、机场仿真模型案例3-3、家电维修部人力资源配置仿真模型3-4、医院病床数与服务水平优化仿真模型3-5、混流生产系统建模与仿真模型3-6、钢材配送供应链模型4、典型项目应用实例4-1、社区的警力配备与犯罪的预防控制4-2、Witness帮助改进Heathrow机场4-3、在银行、保险、金融中的应用4-4、在金融部门的业务咨询3-5、在日本尼桑汽车中的仿真生产的改进4-6、Witness在零售业的应用4-7、在Exxon航运分配的改善4-8、“空中客车”大型客机设计四、Witness中国部分用户1、Witness中国部分用户2、Witness国外部分用户附:生产系统场景虚拟现实软件简介L一、Witness 软件简介Witness就是由英国 lanner公司推出的功能强大的仿真软件系统。
它可以用于离散时间系统的仿真,同时又可以用于连续流体(如液压、化工、水力)系统的仿真。
目前已被成功运用于国际3000 多家知名企业的解决方案项目,如Airbus 公司的机场设施布局优化、BAA 公司的机场物流规划、BAE SYSTEMS 电气公司的流程改善、Exxon 化学公司的供应链物流系统规划、Ford 汽车公司的工厂布局优化与发动机生产线优化、Trebor Bassett 公司的分销物流系统规划等。
0引言部分可观察马尔可夫决策过程 (partially observable Markov decision processes , POMDP 描述的是当前世界模型部分可知的情况下,智能体 Agent Agent 的例如, 足球运动员在球场上踢足球, 每个球员并不完全清楚他周围的所有状态, 当他向前带球的过程中, 他可能知道在他前面人的位置和状态, 但是可能不知道在他后面的其他队友的位置和状态, 此时他观察到的信息是不完整的, 但是一个优秀的足球运动员往往靠着一种感觉传给他身后的最有利的队员, 使其进行最有利的进攻,过程就是部分可观察马尔可夫决策过程。
在部分可感知模型中, 不仅要考虑到状态的不确定性, 同时还要考虑到动作的不确定性,这种世界模型更加能够客观的描述真实世界, 因此应用十分广泛。
本文综述了目前在 POMDP 领域的研究情况, 介绍了 MDP 的数学理论基础和决策模型, 以及一种典型的 POMDP 决策算法-值迭代算法, 介绍了目前现有的几种经典的决策算法, 并分析它们之间的优点和不足, 列举了一些 POMDP 常见的应用领域, 并进行了总结和展望。
1马尔可夫决策过程Agent 每一个时刻都要做一些决策, 做决策时不仅要考虑甚至是其它 Agents (Markov decision process , MDP 的最优解, MDP 可以用一个四元组<, >来描述 [1]::Agent的行为集;, :×:当 Agent在状态 ,可能转移到状态的概率,使用 |:→ 情况下采用动作-2116--2117-, Agent 使 Agent 选择的动作能够获得在 MDP 模型中, Agent在为折扣因子,其目标是让期望值有界(1由于 MDP 决策过程中, 要同时考虑世界模型的不确定性和目标的长远性,需要在策略时刻,状态的情况下,值函数构造如下=,=,*,也就是 Agent 每个时刻都能做到的最优决策, 根据 Bellman最优策略公式可以得到。
区块链技术的共识算法介绍区块链技术是一种分布式的数据库技术，被广泛应用于加密货币以及其他领域。
共识算法是区块链技术中至关重要的一部分，它解决了在分布式环境下如何达成一致的问题。
本文将对区块链技术中常见的共识算法进行介绍，并分析它们的优缺点。
一、工作量证明（Proof of Work，PoW）工作量证明是比特币中使用的共识算法，也是目前最为广泛使用的共识算法之一。
在PoW中，网络参与者（矿工）通过解决数学难题来获得记账的权力。
解决难题需要消耗大量的计算能力，因此具有一定的安全性，使得恶意节点难以控制网络。
尽管PoW算法的安全性已经得到了验证，但它面临着能源消耗高、交易确认时间长等问题。
由于计算量大，导致对电力和硬件的需求很高，使得PoW算法在可持续性和环保性方面存在一定的挑战。
二、权益证明（Proof of Stake，PoS）权益证明是另一种常见的共识算法，相对于PoW来说，PoS更加环保和高效。
在PoS中，记账的权力是根据用户持有的货币数量来确定的。
持有的货币数量越多，就越有可能被选中作为记账节点。
这种算法机制可以减少能源消耗，并提高交易速度。
然而，PoS算法也存在一些问题。
首先，富豪获取更多的权益，导致权力集中化的可能性增加。
其次，在PoS中，如果节点持有的货币被黑客攻击并窃取，那么攻击者将获得更多的权力，从而破坏了区块链的安全性。
三、权益证明+权益共识（Delegated Proof of Stake，DPoS）DPoS是在PoS基础上发展起来的一种共识算法，通过代理选举的方式解决了PoS中权力集中化的问题。
在DPoS中，持币者可以投票选出受托人（Witness），他们负责验证和打包交易，并生成新的区块。
受托人的数量相对较少，从而确保了交易速度和网络安全性。
DPoS算法强调了自治和去中心化，但它也引发了一些争议。
例如，一些人认为DPoS算法在一定程度上牺牲了安全性和去中心化的原则。
此外，由于受托人的选举是根据持有的货币数量来进行的，这可能会导致权力集中的问题。
0引言部分可观察马尔可夫决策过程 (partially observable Markov decision processes , POMDP 描述的是当前世界模型部分可知的情况下,智能体 Agent Agent 的例如, 足球运动员在球场上踢足球, 每个球员并不完全清楚他周围的所有状态, 当他向前带球的过程中, 他可能知道在他前面人的位置和状态, 但是可能不知道在他后面的其他队友的位置和状态, 此时他观察到的信息是不完整的, 但是一个优秀的足球运动员往往靠着一种感觉传给他身后的最有利的队员, 使其进行最有利的进攻,过程就是部分可观察马尔可夫决策过程。
在部分可感知模型中, 不仅要考虑到状态的不确定性, 同时还要考虑到动作的不确定性,这种世界模型更加能够客观的描述真实世界, 因此应用十分广泛。
本文综述了目前在 POMDP 领域的研究情况, 介绍了 MDP 的数学理论基础和决策模型, 以及一种典型的 POMDP 决策算法-值迭代算法, 介绍了目前现有的几种经典的决策算法, 并分析它们之间的优点和不足, 列举了一些 POMDP 常见的应用领域, 并进行了总结和展望。
1马尔可夫决策过程Agent 每一个时刻都要做一些决策, 做决策时不仅要考虑甚至是其它 Agents (Markov decision process , MDP 的最优解, MDP 可以用一个四元组<, >来描述 [1]::Agent的行为集;, :×:当 Agent在状态 ,可能转移到状态的概率,使用 |:→ 情况下采用动作-2116--2117-, Agent 使 Agent 选择的动作能够获得在 MDP 模型中, Agent在为折扣因子,其目标是让期望值有界(1由于 MDP 决策过程中, 要同时考虑世界模型的不确定性和目标的长远性,需要在策略时刻,状态的情况下,值函数构造如下=,=,*,也就是 Agent 每个时刻都能做到的最优决策, 根据 Bellman最优策略公式可以得到。
第6章 WITNESS 建模与仿真过程6.1 WITNESS 建模与仿真过程（1）定义系统元素：可以通过在布置窗口中点鼠标右键，选定快捷菜单中的“define ”菜单项，来定义模型基本元素的名称、类型、数量；（2）显示系统元素：在定义了元素的基础上，要定义元素在各种状态下的现实图形。
本步骤可以通过右击要定义显示特征的元素，通过选定弹出式菜单中的“display ”菜单项，来进行设定。
各种元素的平面布置可以在witness 的布置窗口中设定，也可以通过导入被仿真系统设施布置图的.dwg 文件来设定。
（3）详细定义：本步骤详细定义模型基本元素工作参数以及各元素之间的逻辑关系，如系统结构、被加工对象在各台机器上的加工时间分布、加工对象的工艺路线、以及其他规则等。
可以双击鼠标左键，通过弹出的“detail ”对话框来设定。
（4）运行：通过试运行和修改模型，重复前三步得到正确的计算机仿真模型之后，对系统进行一定时间范围的运行，并在屏幕上动画显示系统运行的过程，运行方式可以是单步的、连续的和设定时间的。
本步骤通过witness 提供的“run ”工具栏来进行操作。
（5）报告：系统运行一段时间后，显示系统中各元素的运行状态统计报告。
通过该报告，可以分析系统中可能存在的各种问题；或通过某项指标，来比较可选方案的优缺点。
如机器的利用率、产品的通过时间、在制品库存等。
该操作通过使用“reporting ”工具栏来实现。
（6）归档：witness 还提供了归档“documentor ”模块，可以让我们提取计算机模型的各种信息，生成word 文档或直接打印出来。
主要是生产报告模块没有包含的有关元素的说明型文字、规则、活动、中断和基本信息。
（7 ）优化： witness 还提供了系统优化“optimizer ”模块。
如果一个系统的绩效将因为其构成元素的配置不同，而得到不同的结果，并不需要建立多种配置的计算机模型。
我们可以直接使用同一个计算机模型，然后通过“optimizer ”模块来设定每一元素的可变属性值的取值范围，得到一个取值范围集合，并设定表示绩效的目标函数是取最大值还是最小值，进行优化仿真运行，就可以得到前n 个最优绩效的系统配置（n 可自行设定）。
《应用密码学》课程论文
论文题目: WITNESS算法
姓名:
学号:
专业班级:
联系电话:
2014年10月
WITNES算法
一、算法原理
在实现ＲＳＡ密码体质的过程中，为使ＲＳＡ安全，我们需要找到足够大的素数，使其在运算上相当困难。
如何判断一个奇整数ｎ是否是素数呢？这里就需要用到Miller和Rabin提出的WITNESS算法。
在介绍WITNESS算法之前，先介绍两个相关的定理。
Fermat定理：假如a是整数，p是素数，且a,p互质(即两者只有一个公约数
1)，那么a的(p-1)次方除以p的余数恒等于1，即a p-1≡1(mod p)。
二次探测定理:如果x是整数，p是素数，且0<x<p，则方程x2≡1(mod p)。
的解为:x=≡1(mod p)或者x≡-1(mod p)。
这两个定理的证明可以参考应用密码学和数论的相关书籍。
下面介绍WITNESS。
WITNESS算法思想:当n 是一个大奇数时，(n-1)是偶数，可表示为2的某次幂与一个奇数的乘积，即(n-1)=2k* q，（k>0，q为奇数），也就是用2除(n-1)，直至所得结果为奇数，共做了k次除法。
选一个整数a，0<a<n-1，计算幂序列模n
的余数a q，a2 *q，…，，若n是素数,则序列的第一个元素为1,或该序列中
某元素为n-1。
其理论基础就是上面提到的Fermat定理和二次探测定理。
具体实现可以参考下面的流程框图和用C语言实现的代码。
二、算法实现
1.流程框图
2.代码
/*WITNESS算法思想:
(n-1)是偶数，可表示为2的某次幂与一个奇数的乘积，(n-1)=(2^k) * q，k>0，q为奇数；即用2除(n-1)，直至所得结果为奇数，共做了k次除法；
选一个整数a，0<a<n-1，计算幂序列模n的余数a^q ,a^(2 *q) , …, a^((2^k) *q);若n是素数,则序列的第一个元素为1,或该序列中某元素为n-1;
*/
# include <stdio.h>
# include <stdlib.h>
# include <conio.h>
# include <time.h>
int judge( int k, long long int n, int a, int b[]);
void main(){
long long int n;//待测数据n
int *b = 0;// n - 1 的2进制表示
int length = 0;//n - 1的2进制数的长度
int *a = 0;//储存随机数的一个数组
int length_s;//随机数组中随机数的个数
int flag;//标志位，0可能为素数，1 一定是合数
int count;//计数时用的变量
//输入待测数据以及范围界定
printf("请输入需要测试的数n ( 1 < n < 18446744073709551616，共20位) :");
scanf("%lld", &n);
while(n <= 1 || n >= 18446744073709551615){
printf("输入越界，请重新输入需要测试的数n ( 1 < n < 18446744073709551616 ，共20位) :");
scanf("%lld", &n);
}
//输入随机数组的长度s
printf("输入随机数组成的数组的长度length_s 的最大值（1 < length_s <= 100) :");
scanf("%d", &length_s);
while( length_s <= 1 || length_s > 100){
printf("输入错误，请重新输入随机数组成的数组的长度length_s 的最大值（1 < length_s <= 100) :");
scanf("%d", &length_s);
}
//对输入的数据进行判断
if( n == 2 ){//输入2
printf("输入的数%d为素数，按任意键退出", n);
getch();
exit( 0 );//退出
}
else if( n % 2 == 0 ){ //大于2的偶数
printf("输入的数%d是合数，按任意键退出", n);
getch();
exit( 1 );//退出
}
else{//大于2的奇数
//产生随机数
srand(( unsigned int )(time( NULL )));
a = (int *)malloc( length_s * sizeof( int ));//生成储存随机数的数组
for( count = 0; count < length_s; count ++){//将随机数储存在数组中
a[count] = rand() % ( n - 2 ) + 2;//随机数范围[2，n - 1]
//printf("a[%d] = %d\n", count, a[count]);
}
}
//用b k b k-1…b0来表示(n-1)的二进制，b k b k-1…b0分别表示数组b的最末尾到最开始的数字
int temp = n - 1;
//计算temp表示成2进制后的位数
while( temp != 0 ){
temp = temp / 2;
length ++;
}
b = ( int *)malloc( length * sizeof( int ));//生成储存temp的二进制的数组
count = 0;
temp = n - 1;
while(temp != 0){//将temp的二进制数储存在数组中
b[count] = temp % 2;
// printf("b[%d] = %d\n", count, b[count]);
temp = temp / 2;
count ++;
}
//取不同的随机值a[count]进行测试
for( count = 0; count < length_s; count ++){
flag = judge( length - 1, n, a[count], b);
if( flag == 1){
printf("输入的数%d是合数，按任意键退出", n);
getch();
exit( 3 );
}
}
free( b );
free( a );
printf("通过测试，按任意键退出\n");
getch();
}
int judge( int k, long long int n, int a, int *b){
long long int d = 1;
int i;
long long int x;
for( i = k ; i >= 0; i --){
x = d;
d = ( d * d ) % n;
if( d == 1 && x != 1 && x != n - 1 ){
return 1;//合数
}
if( b[ i ] == 1 ){
d = ( d * a ) % n;
}
}
if( d != 1){
return 1;//合数
}
return 0;//可能为素数
}
3.实验结果
2999951素数
2999953合数
2999957素数
三、算法分析
从上面的分析可以知道，Miller-Rabin算法只是一个概率算法，在满足某些条件的情况下，我们可以判断输入的待测试的数据为合数；在不满足该条件时，待测数据可以通过测试，则可能为素数。
在每次测试都通过的情况下，测试的次数越多，是素数的概率越高。
如果测试s次都通过了，则这时n是素数的概率为(1 - 2-s)。
算法的操作集中于循环中，最坏情况是两重循环都没有中途退出，则s轮Miller-Rabin算法的最坏情况时间复杂度为O(lg n)。
