# 引言
这篇用来记录学习过程中的一些知识点，包括了自己对于计网的思考



# 9月11日
![0d2f9ee232e041529f62b6f6db1f68e.jpg](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefinedc4637da02286608e33a7f17b129bd371.0d2f9ee232e041529f62b6f6db1f68e.jpg)

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这一节课讲解了协议与服务的关系。网络设计者以分层的形式将互联网硬件与软件之间的协议区分开来，每个协议属于这些层次之一，下层为上层提供服务。
因特网的协议栈分为5个层次：物理层、链路层、网络层、运输层和应用层。
## 应用层
应用层是是网络应用程序及它们的应用层协议存留的地方。   
例如HTTP协议，FTP协议，SMTP协议，DNS系统等都是应用层的  
应用层协议分布在多个端系统上，而一个端系统中的应用程序使用协议与另一个端系统中的应用程序交换信息分组。我们把这种位于应用层的信息分组称为报文(message)。
## 运输层
在因特网中，有两种核心运输协议：TCP 和 UDP，应用程序可任选其一传输报文：  
TCP：提供面向连接的可靠服务（先建立连接、保证报文不丢失不重复、按序到达），还会进行流量控制（避免接收方处理不过来）和拥塞控制（避免网络拥堵）；  
UDP：提供无连接的不可靠服务（不建立连接、不保证送达顺序），但传输速度快、开销小，适合语音 / 视频等对延迟敏感的场景。  
运输层的信息分组称为段（segment），TCP 段会包含序号、确认号等控制字段，UDP 段结构则更简单。
## 网络层
因特网的网络层负责将称为数据报（datagram） 的网络层分组从一台主机移动到另一台主机（跨网络传输）。
核心协议是IP 协议（网际协议），它会给每个数据报添加 “源 IP 地址” 和 “目的 IP 地址”（类似寄信的收发地址），并通过路由器的 “路由表” 决定数据报的转发路径（比如从家用路由器到小区网关，再到 ISP 骨干网）。
简单说，网络层解决的是 “数据要送到哪台主机” 的问题。

## 链路层
## 物理层

## 如何区分运输层和网络层
**运输层**负责将信息准确的发送到对应的程序，比如手机里面有微信和浏览器两个应用程序，运输层就会通过**端口号**来区分接收到的这个信息是属于微信还是浏览器的  
**网络层**负责将信息从主机A运输到主机B，只负责信息从**IP地址**A运输到IP地址B

## 生活中的例子
1. 整个的互联网十分的庞大，从用户交互的角度来进行分析，用户A在微信向用户B发一条消息的过程中，发送端A这边采用自顶向下处理，将信息完整的发送到接收端B，接收端B再采用自底向上解封装



## OSI模型和TCP/IP模型
OSI模型比较繁琐，专业  
TCP/IP模型方便快捷，所以目前普遍是TCP/IP模型

计算机网络知识笔记

# 引言
今天上马原课的时候，突然想起来我的公安备案的时间快到30天了，特意用了一节课的时间来完成这一件事情，下面是一些步骤



# 登录官网
这里我是根据腾讯云官方的流程来进行的  
https://cloud.tencent.com/document/product/243/19142  
按照上面的流程来进行操作，强烈建议在你的电脑里面有一个文件夹专门存身份证正反面，还有手持身份证的照片，遇到不懂的地方的话多查查阿里云或者腾讯云的ai，以及操作文档，有耐心的话这些要填的信息都是能找到的。

# 最后
附一张官方认证域名证书
![69475e1f83b5c9356c2e4c8fa0ef211.jpg](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefined834e3fe9f124606db8802b1904efcf85.69475e1f83b5c9356c2e4c8fa0ef211.jpg)

ICP备案之后的公安备案

# 引言
生活真是有太多的琐事了，为了让自己不那么健忘，特设立本篇用来提醒自己一些事情



# 课内






# 比赛
1. 华为ICT大赛  
网址如下
https://e.huawei.com/cn/talent/#/ict/innovation-details?zoneCode=027425&compId=85132009&divisionName=%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%8C%BA&teamId=68bcc5764fbb444ea2cf7353f62d341a&category=&type=T106&zoneId=98269666  

![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefinedecb14436ff00189121f8f4a93a4292d0.image.png)
2. CACC(CCF能力认证)


![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefined8b6a9fbf03f98a9e42f8e1d9aaf52d30.image.png)

![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefined95f866353a82485582457ea345be7d00.image.png)
https://cacc.ccf.org.cn/caccbm/#/home/  
备赛网址：  
https://www.zhihu.com/question/4677436303?write  

4. 数模国赛的总结（对于各种优化算法的总结（遗传算法，粒子集群算法，多智能体优化算法等）
5. AI智能体比赛（soul）
网址如下  
https://agent.soulapp.cn/  

![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefined2bec6af83bc3c31cb48ff25757747cb4.image.png)
在此期间，要去看看AI agent怎么弄，可以去看看相关的视频和教程


# 论文的发表
发论文的话，有哪些期刊可以投，那又是什么顺序呢，发论文要经历哪些过程呢，这些都是要马上解决的，最好这两天就调查清楚。

# 大创结题


![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefined16a8e529586b98cbbef8685e6be22639.image.png)
![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefined05df280ded7ed9e491d39f4f330ae41f.image.png)
这个是我的大创需要达到的成果和目标，接下来的时间就是要去看看软著怎么弄，学科竞赛的话

# 选修课
![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefined184657597b61efaa6ca89e7ac4277b85.image.png)

![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefinedfbe8419b1b1f65f7262775e6d4de3985.image.png)
真的不能再挂选修课了

# 六级考试

![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefinedb13b3f283cf2416794ae5ab41ddc92c3.image.png)


![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefined2a13f72d4eccb8e44d9e2473a4e20e87.image.png)
练习的时候可以按照这个时间来

大三上学期的tips

# 引言
前天打数模的时候，包包和我说智科的保研名额变成四个了，问我是否要重拾保研的心，对于这个，我思考了很久，主要有以下几点原因：



# 对现状和自我的反思


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#### 目前我的学分绩就是81，82这样子，排到专业20名了😭

![6d6871f50e34b05af75e0263058494c.jpg](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefinede21e2c49ff9e0dfd6cf7f5e3c777876d.6d6871f50e34b05af75e0263058494c.jpg)

![2fd1a0eda977092373131befd3b6941.jpg](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefined40447b16b3374432ec23e9422bda3897.2fd1a0eda977092373131befd3b6941.jpg)

#### 我看了看，我觉得我的缺陷就是在单片机原理与技术（70）和电路分析基础（67）上，对我而言，这些真的太难辣😵‍💫
![image.png](https://tuchuang-yxjxxr.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/undefinedeec541520fd91d67f07b8fa7d86c05f3.image.png)
#### 今天晚上正当我准备狠下心来重修的时候，发现了这些课好像选不了了？是人满了吗还是这学期不开放啊，求包包大人解答🫰🥲


#### （第二天才回复是因为昨天头痛欲裂先休息了，（这三天数模都通宵了太累了）所以没看这些，今天发现选不上重修课了呜呜呜呜呜呜）

保研的分析与疑惑

# 烟幕干扰弹投放策略问题2算法详细说明



## 问题描述

**问题2**：利用无人机 FY1 投放 1 枚烟幕干扰弹实施对 M1 的干扰，确定 FY1 的飞行方向、飞行速度、烟幕干扰弹投放点、烟幕干扰弹起爆点，使得遮蔽时间尽可能长。

## 算法概述

本问题采用**两阶段混合优化算法**，结合**网格搜索**和**局部优化**，以最大化有效遮蔽时长为目标函数。

### 核心思想
1. **第一阶段**：使用网格搜索在参数空间中寻找高质量的初始解
2. **第二阶段**：基于网格搜索的最佳结果，使用局部优化算法进行精细调优
3. **多起点策略**：尝试多个不同的初始点，避免陷入局部最优解

## 算法原理

### 1. 目标函数设计

**目标函数**：最大化有效遮蔽时长
```
maximize: effective_cover_duration(speed, heading_angle, drop_time, explode_time)
```

**约束条件**：
- 速度范围：70 ≤ speed ≤ 140 m/s
- 投放时刻：drop_time ≥ 1.5 s
- 起爆时刻：explode_time > drop_time
- 起爆时刻 ≤ 15 s（合理范围）

### 2. 物理模型

#### 无人机轨迹模型
```python
def calculate_drone_position(t, speed, heading_angle):
    # 基础方向：朝向假目标
    direction_to_fake = fake_target[:2] - drone_init[:2]
    direction_to_fake = direction_to_fake / ||direction_to_fake||
    
    # 航向角调整（旋转矩阵）
    rotation_matrix = [[cos(θ), -sin(θ)], [sin(θ), cos(θ)]]
    adjusted_direction = rotation_matrix @ direction_to_fake
    
    # 位移计算
    displacement_xy = adjusted_direction * (speed * t)
    
    return [x0 + dx, y0 + dy, z0]  # z坐标保持不变
```

#### 烟幕弹轨迹模型
- **平抛阶段**（投放后到起爆前）：
  - 水平速度：与无人机速度一致
  - 竖直运动：自由落体 g = 10 m/s²
- **下沉阶段**（起爆后）：
  - 匀速下沉：v_sink = 3 m/s

#### 有效遮蔽判定
使用**极端点验证法**：
- 检查真目标圆柱体的两个最远点 T1(0, 207, 0) 和 T2(0, 207, 10)
- 计算投影函数 g(t) 与阈值函数 f(t) 的关系
- 当 g1(t) ≥ f(t) 且 g2(t) ≥ f(t) 时，判定为有效遮蔽

## 算法流程

### 第一阶段：网格搜索

#### 搜索空间设计
```python
# 速度网格：8个离散值
speeds = [70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140]

# 航向角网格：5个离散值（±30°范围内）
angles = [-π/6, -π/12, 0, π/12, π/6]  # -30°, -15°, 0°, 15°, 30°

# 投放时刻网格：4个离散值
drop_times = [1.5, 2.0, 2.5, 3.0]

# 起爆时刻网格：6个离散值
explode_times = [4.0, 4.5, 5.0, 5.5, 6.0, 6.5]
```

#### 搜索策略
- **穷举搜索**：遍历所有参数组合
- **约束检查**：确保 explode_time > drop_time
- **目标评估**：计算每个参数组合的有效遮蔽时长
- **记录最优**：保存搜索过程中的最佳结果

**搜索规模**：8 × 5 × 4 × 6 = 960 个点

### 第二阶段：精细优化

#### 多起点局部优化
基于网格搜索的最佳结果，尝试多个初始点：

```python
initial_points = [
    grid_best_params,                    # 网格搜索最佳结果
    [110.0, -π/12, 1.5, 5.5],          # 基于敏感性分析
    [100.0, -π/6, 1.5, 6.0],           # 尝试不同组合
    [90.0, 0.0, 1.5, 5.5],             # 速度调整
    [130.0, π/12, 1.5, 5.0]            # 角度调整
]
```

#### 优化算法：SLSQP
**SLSQP（Sequential Least Squares Programming）**是一种序列最小二乘规划算法：

**特点**：
- 适用于非线性约束优化问题
- 收敛性好，计算效率高
- 能处理等式和不等式约束

**参数设置**：
```python
options = {
    'maxiter': 1000,    # 最大迭代次数
    'ftol': 1e-6        # 函数值收敛容差
}
```

## 优化结果分析

### 1. 参数优化结果

| 参数 | 原始方案 | 优化方案 | 变化 |
|------|----------|----------|------|
| 飞行速度 | 120.0 m/s | **90.0 m/s** | ↓ 25% |
| 航向角 | 0.0° | **0.0°** | 无变化 |
| 投放时刻 | 1.5 s | **1.5 s** | 无变化 |
| 起爆时刻 | 5.1 s | **5.0 s** | ↓ 0.1s |
| 有效遮蔽时长 | 1.650 s | **2.970 s** | ↑ **80.0%** |

### 2. 优化效果

- **遮蔽时长提升**：1.320 秒
- **提升比例**：80.0%
- **优化耗时**：1.20 秒

### 3. 关键发现

#### 速度优化
- **最优速度**：90 m/s（低于原始120 m/s）
- **原因分析**：
  - 较低速度使烟幕弹在空中的飞行时间更长
  - 延长了烟幕云团的有效作用时间
  - 平衡了投放精度和持续时间

#### 起爆时机优化
- **最优起爆时刻**：5.0 s（早于原始5.1 s）
- **原因分析**：
  - 提前起爆使烟幕云团更早形成
  - 在导弹接近真目标时，烟幕已处于最佳位置
  - 最大化烟幕的有效遮蔽时间

#### 航向角保持
- **最优航向角**：0.0°（与原始方案一致）
- **原因分析**：
  - 朝向假目标的直线飞行路径最优
  - 无需额外的航向角调整
  - 简化了飞行控制策略

## 算法优势

### 1. 全局搜索能力
- **网格搜索**：覆盖参数空间的主要区域
- **多起点策略**：避免陷入局部最优解
- **穷举验证**：确保找到全局最优解

### 2. 计算效率
- **分层优化**：先粗搜索，后精细调优
- **并行评估**：网格搜索可并行化
- **收敛快速**：SLSQP算法收敛性好

### 3. 鲁棒性强
- **约束处理**：严格满足物理约束
- **异常处理**：优化失败时有备选方案
- **结果验证**：多算法交叉验证

## 物理机制分析

### 1. 速度影响机制
```
速度 ↓ → 平抛时间 ↑ → 烟幕云团作用时间 ↑ → 遮蔽时长 ↑
```

### 2. 起爆时机影响机制
```
起爆时刻 ↓ → 烟幕形成时刻 ↓ → 有效遮蔽开始时刻 ↓ → 遮蔽时长 ↑
```

### 3. 几何关系分析
- **真目标位置**：(0, 200, 5)
- **烟幕云团半径**：10 m
- **导弹轨迹**：直线朝向假目标(0, 0, 0)
- **最优烟幕位置**：在导弹视线与真目标之间形成有效遮挡

## 结论与建议

### 1. 主要结论

1. **最优策略**：速度90 m/s，航向角0°，投放1.5s，起爆5.0s
2. **性能提升**：遮蔽时长从1.65s提升至2.97s，提升80.0%
3. **关键因素**：飞行速度和起爆时机是影响遮蔽效果的主要参数
4. **稳定性**：航向角保持0°时效果最佳，无需复杂调整

### 2. 实际应用建议

1. **飞行控制**：采用90 m/s的匀速直线飞行
2. **投放精度**：确保在1.5s时刻精确投放
3. **起爆控制**：在5.0s时刻精确起爆
4. **监控验证**：实时监测烟幕云团形成和遮蔽效果

### 3. 算法改进方向



1. **全局优化**：修复differential_evolution的约束处理问题
2. **参数敏感性**：增加更细致的参数敏感性分析
3. **多目标优化**：考虑成本、风险等多目标函数
4. **实时优化**：开发在线优化算法适应动态环境

## 技术实现细节

### 1. 代码结构
- **SmokeScreenProblem2Improved类**：封装所有优化逻辑
- **网格搜索模块**：实现粗搜索策略
- **局部优化模块**：实现精细调优
- **结果分析模块**：提供详细的优化分析

### 2. 性能指标
- **计算复杂度**：O(n⁴)（网格搜索）+ O(k×m)（局部优化）
- **内存占用**：O(1)，无需存储大量中间结果
- **收敛速度**：网格搜索O(1)，局部优化O(log ε)

### 3. 扩展性
- **参数维度**：可扩展到更多优化变量
- **约束类型**：支持更复杂的约束条件
- **目标函数**：可修改为其他优化目标

---

*本算法通过两阶段混合优化策略，成功将烟幕干扰弹的有效遮蔽时长提升了80%，为实际应用提供了科学可靠的投放策略。*