关键词： 遗传算法   模糊测试   漏洞挖掘   适应度函数  

摘要： 遗传算法在模糊测试领域的应用提高了这一主流漏洞挖掘方法的性能和效率,诞生了一批研究成果.目前对基于遗传算法的模糊测试还没有全面的分析和总结.首先介绍了模糊测试、遗传算法,说明了遗传算法在模糊测试中应用的基本流程,其次,分3个方面(提高漏洞发现能力、执行效率和自动化程度)总结了遗传算法在模糊测试中的作用和实现方式,然后分析了遗传算法用于模糊测试的适应性改进(编码、进化组织、适应度函数设计),最后讨论了当前研究的不足并提出了进一步研究方向.

关键词： 太阳辐照量   相似日   遗传算法   反向传播神经网络   预测  

摘要： 光伏发电具有随机性、波动性的特点,为了达到光伏发电并网稳定性、输出可控性的目的,并提高光伏发电利用率,需要对太阳辐照量进行高精度预测。提出基于相似日和遗传算法-反向传播神经网络的太阳辐照量预测方法,通过分析与太阳辐照量强相关的气象因素,筛选出相似日样本,对遗传算法-反向传播神经网络进行训练,实现预测。对三种不同天气的逐时太阳辐照量进行预测,由此对遗传算法-反向传播神经网络与普通反向传播神经网络的预测精度进行比较。仿真结果表明,遗传算法-反向传播神经网络具有更高的太阳辐照量预测精度,适应性也更强。

关键词： 波达方向估计   非高斯信号   空间平滑MUSIC   嵌套线阵   改进的遗传算法  

摘要： 为了解决基于二阶累积量的多重信号分类算法(MUSIC)在处理非高斯信号时存在的高阶信息缺失和实时性不足问题,提出了一种基于四阶差分共阵与改进的遗传算法的联合优化方法。结合四阶累积量抑制高斯噪声和扩展虚拟阵元的优良性能,首先构造嵌套阵的四阶差分共阵(FODC),将M个物理传感器扩展到O(M^(4))个虚拟单元,然后与矢量化的四阶累积量矩阵相匹配得到单快拍向量,再结合空间平滑得到MUSIC空间谱。最后引入改进的遗传算法,通过快速非支配排序和自适应交叉变异联合策略,在保留全局搜索能力的同时,实现多目标波达方向估计。通过仿真实验验证,新算法有效提高了面向非高斯信号波达方向估计的测量精度和实时性。

关键词： 多能互补   容量配置   典型场景   多目标优化   遗传算法  

摘要： 建设多能互补能源基地是实现“双碳”目标的重要途径。基于ERA5-Land再分析数据和同步回代缩减法提取的典型场景,模拟计算了雅鲁藏布江中游风电和光伏出力过程,并分析了风电、光伏在年内、日内的出力特性及两者之间的互补性;以多能互补系统的综合效益、出力波动性、风光天然互补性作为优化目标,结合某抽水蓄能电站参数构建了风光蓄优化配置模型,采用NSGA-Ⅲ进化算法进行模型求解。结果表明抽水蓄能电站对该区域的风电和光电出力有很好的调节作用,风光蓄互补开发显著提高了新能源开发利用效率。

关键词： 动态管缆   CAGA遗传算法   缓波构型   智能优化   管缆张力   曲率  

摘要： 为克服深水动态管缆构型传统优化设计方法的低效与结果精度差等缺点,基于改进后的CAGA遗传算法,以浮力块与配重块的数量和具体布置、管缆位置为关键设计参数,以最小化管缆张力及曲率为优化目标,利用数值优化方法,对缓波型深水动态管构型参数进行优化设计,实现设计过程的智能化与高效化,通过制定初步设计-静态优化-动态优化方案,逐步缩小变量区间,获取动态管缆最优构型参数,为缓波型深水动态管缆的构型优化设计提供参考。

关键词： 全国高校教师教学创新大赛   课程思政   体育课程思政   教学创新   体育课程   体育教学  

摘要： 课程思政教学创新是“全国高校教师教学创新大赛”重点观测的教学创新点。体育类参赛课程的课程思政教学创新问题是目前体育类课程教学创新进程中面临的主要问题。基于对体育课程思政建设的特征阐释及教学理解,分析体育类参赛课程的课程思政教学创新问题并探索对应的消解路径。认为:体育类课程在聚焦立德树人、围绕教学问题、立足学科育人、把握思政内涵、注重成果推广等方面具有鲜明的课程思政建设特征,但仍需通过持续改进教学理念、不断规范教学设计、精确定位教学要点和系统升级教学方法,精准凝练和解析体育课程思政在创新目标、创新点、创新方法、创新模式、创新评价等方面存在的系列问题;通过定位好课程思政创新目标、设置符合教学实际的课程思政创新点、发挥课程思政创新方法的特色和优势、呼应现实的教学需要、突出创新成果应用,为体育课程思政教学创新问题的消解提供路径和方法,助力形成规范化的体育课程思政创新通路,普及推广体育课程思政教学创新经验,进而提升体育课程思政的整体建设质量,打造出标志性的体育课程思政教学模式。

关键词： 可重构智能超表面   波束赋形   遗传算法   无线通信  

摘要： RIS凭借其低功耗、易部署及可编程的优势,已成为6G网络的潜在关键技术之一。然而,其波束赋形受限于传统方法对精确信道状态信息CSI的依赖,复杂度高且误差积累严重,难以满足6G网络的低时延、高可靠性需求。基于此,提出了一种基于遗传算法GA的RIS辅助无线通信自适应盲波束赋形算法,该算法仅通过接收端功率反馈优化RIS相位,以提升信噪比。仿真实验表明,所提算法在多种通信场景下均展现出显著性能优势,为6G网络及大规模RIS系统的高效部署提供了有力支持。

关键词： 冷轧   轧制力模型   遗传算法   FGC   带钢头部   厚度超差   成材率  

摘要： 冷轧设定轧制力不准确时易引发动态变规格(FGC)后带钢头部厚度超差长度过大,导致轧后带钢成材率偏低。采用遗传算法对轧制力模型中的摩擦因数模型及变形抗力模型进行串联优化,模型计算结果表明:各机架设定轧制力与实际值偏差不超过4.82%,证明优化后的轧制力模型具有较高的计算精度。现场实验表明:轧制力优化后带钢头部厚度超差长度小于20 m的比例,从优化前的38.8%提高至55.8%,有效提高了冷轧产品成材率。

关键词： ESG信息披露政策   ESG表现   债券信用利差   人工神经网络   双重差分法  

摘要： ESG(环境、社会和治理)绩效作为可持续发展观的体现,有利于降低企业融资成本,对促进企业高质量发展具有重要意义。关注《上市公司治理准则》颁布后企业ESG评级对债券信用利差作用程度的变化及影响因素,实证结果表明,ESG信息披露政策具有“双刃剑”效应,即短期内会提高企业的债券信用利差,但长期看ESG表现能够显著降低债券信用利差,ESG信息披露政策对上述关系起正向调节作用,因此能够降低企业债券信用利差。进一步分析发现,在非国有、研报与分析师关注度较高以及具有漂绿行为的企业中,ESG信息披露政策与ESG表现共同降低债券信用利差的效果更为显著。

关键词： 力学环境试验   边界映射   响应等效   边界约束   遗传算法   优化设计  

摘要： 为了实现液体火箭发动机组件在地面力学环境试验中的响应与其实际工作状态下的响应特征一致,提升组件试验考核的有效性,从边界映射途径出发,讨论了组件力学环境响应一致的边界映射问题的理论求解,提出了通过设计优化进行组件试验边界映射的工程解决方法。基于二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ,简称NSGA-Ⅱ)和有限元联合仿真,对某型发动机推力装置组件地面力学环境试验的边界约束结构进行优化设计,获得了满足响应特征要求的组件试验边界约束结构形式,并进行了试验验证。结果表明:试验与仿真优化结果吻合良好,组件关键部位响应特征满足目标要求;通过试验边界约束结构优化设计方法进行边界映射,能够实现组件地面试验响应与实际状态响应特征等效一致。