关键词： 智能组卷   遗传算法   Optuna  

摘要： 为了提升智能组卷性能,同时解决常规的基于遗传算法优化的智能组卷模型在实际应用时参数难以确定,在面对不同规模和特征分布的题库时性能不稳定的问题,提出了基于Optuna优化的遗传算法智能组卷模型。通过设计分层格雷编码来克服传统二进制、十进制编码引发的汉明悬崖问题,通过Optuna优化自反馈确定遗传算法的种群规模、迭代次数及其他参数,动态调整遗传算法的交叉、变异速率,实现对组卷搜索空间的自适应调整。实验结果表明,所提模型能够有效确定参数并实现动态调整,组卷质量优于其他基于随机和启发式算法的智能组卷模型。

关键词： 云计算   高速公路   车道   智能收费机器人   控制   系统  

摘要： 为了提升高速公路智能化收费的管理水平,本文对基于云计算的高速公路车道智能收费机器人控制系统进行了硬件设计和软件设计,并对系统性能进行了测试。测试结果显示,该系统在收费准确性方面表现优异,且响应速度快,显著提升了高速公路收费站的通行效率,有效缩短了车辆通过收费站的时间。

关键词： 分布式共形阵列天线   遗传算法   和、差波束   电磁全波分析   方向图计算   矢量叠加  

摘要： 分布式共形阵列天线可充分利用载体外形有效孔径面积,依托其实现和、差波束,在无人机载雷达导航、目标跟踪等方面具有较高的应用价值。首先,将利用电磁全波分析得到的局部坐标系下的单元方向图旋转变换到全局坐标系下,基于该单元方向图进行矢量叠加得到阵列的远区总场。进一步地,以每个阵元的激励信号权重作为优化变量,利用遗传算法对幅值加权优化实现和、差波束低副瓣综合。通过构建4×4×4的多平面组合分布式共形阵列天线进行实验仿真验证,遗传算法对提高该类阵列天线的和、差波束低副瓣性能是有效的;同时,利用电磁全波分析证明天线单元方向图进行阵列总场叠加是可行的,使天线单元的选型更加多样化,可以更好地满足无人机载雷达应用需求。

关键词： 自动组卷   认知诊断   大语言模型   遗传算法  

摘要： 为了提高教师组卷的质量及教学效率,优化教学资源,国内外许多学者对自动组卷技术进行了深入的研究。传统的自动组卷算法并未考虑班级整体认知水平,且组卷效率低,组卷质量参差不齐,影响了对学生学习效果的正确评估。针对以上问题,该文提出了基于认知诊断与大模型优化遗传算法的自动组卷方法。首先借助预训练大模型所具备的强大数据处理和分析能力,提出了利用大语言模型的微调技术和问答机制进行自动组卷,通过实验选择在7B(7 Billion)参数规模的Qwen大模型上使用Q-LoRA微调进行自动组卷,可以高效率地生成试卷。同时,提出基于认知诊断与大模型优化遗传算法的自动组卷方法提升试卷质量,利用Qwen大模型生成的试卷作为初始种群,并且设计组卷适应度计算方法,采用“精英保留”的思想设计遗传算子,改进选择、交叉、变异算子的设计,始终保留种群中最好的个体。实验结果显示,传统遗传算法组卷需要34.586 s,成功率为83%,大模型自动组卷算法则能在8.565 s内完成,但成功率略降至81%。相比之下,该文提出的基于认知诊断与大模型优化的遗传算法自动组卷方法,不仅将组卷效率大幅提升至0.673 s,而且成功率高达100%,完全满足了实际应用的需求。这一方法显著优于前述两种算法,展现出在效率和成功率上的双重优势。

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： 计算机实训室   智能管理系统   系统设计  

摘要： 随着信息技术的快速发展,日益增长的教学与科研需求对实训室管理的智能化、高效化提出了更高的要求,高校计算机实训室管理作为教学与科研的重要支撑,面临着资源分配不均、使用效率低下等问题。基于此,本研究首先基于高校计算机实训室智能化管理需求进行系统总体架构与模块划分,其次进行智能化管理系统构建,最后对系统进行功能、性能及安全性测试与优化。结果表明,本研究构建的高校计算机实训室智能化管理系统集预约调度、设备监控、数据分析与可视化展示等功能于一体,可有效提升实训室资源利用率和管理效率,为教学科研工作提供决策支持。

关键词： 计算机视觉   智能监控   智慧城市  

摘要： 随着智慧城市的发展,智能监控系统在保障公共安全、提高城市管理效率等方面发挥着越来越重要的作用。利用人工智能和大数据分析技术,基于计算机视觉的智能监控系统能够实时监测和分析城市中的各类动态信息,如交通流量、公共区域人员密集度、可疑行为等。该系统能够自动识别图像中的对象、行为模式,并生成数据报告,支持城市管理者及时做出决策。此外,结合人脸识别、车辆识别等技术,智能监控系统能够提高犯罪预防能力和应急响应速度。

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。