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[学位论文] 作者：郑向伟,,
来源：山东师范大学 年份：2008
优化问题广泛存在于科学研究和工程实践,研究其求解方法一直富有吸引力与挑战性。最速下降法、牛顿法和共轭方向法等基于梯度的优化算法具有完善的数学基础,具有计算效率高、...
[期刊论文] 作者：郑向伟,,
来源：生物技术世界 年份：2015
目的：分析临沂地区1956-2002年流行性脑脊髓膜炎的流行趋势,探讨该地区流脑发病率与气象因素的关系.方法：收集临沂地区自1956年至2002年间流行性脑脊髓膜炎的逐月发病资料及同...
[期刊论文] 作者：郑向伟,
来源：中国科技博览 年份：2015
[摘 要]在建筑的最常用的结构中一般是钢筋混凝土框架结构，在工作区和居民区建筑中的应用是最广泛的，与其自身结构中的力学特点相结合，抗震的性能比较差。我们可以通过对技术的加强，寻找更好的材料，这样也可以得到改善。本文针对框架结构中的一些问题，提出了要点以供......
[期刊论文] 作者：郑向伟,李刚,
来源：山东师范大学学报：自然科学版 年份：1997
给出面向对象的结构程序设计的基本概念，从封装，继承和消息三个特征出发分析和比较了面向对象与结构程序设计的兼容性，指出了继承所涉及的两种接口，还讨论了我态和动态绑定引起的......
[期刊论文] 作者：郑向伟, 刘弘,,
来源：计算机科学 年份：2007
进化算法具有本质上并行、不需要求导或其他辅助知识、一次运行产生多个解和简单易于实现等优点，被视为求解多目标优化问题的有效方法，目前已经形成了各种不同的多目标进化算法......
[期刊论文] 作者：张宇昂, 郑向伟,,
来源：计算机教育 年份：2019
通过总结本科生教学及指导创新创业实践的经验,分析计算机及信息类专业学生创新能力培养方式,提出层次化的创新创业培养框架,将传统的课程体系与创新教育有机融合,提升学生创...
[期刊论文] 作者：高凯歌,郑向伟,,
来源：计算机工程与设计 年份：2013
针对生物地理学优化算法（biogeography-based optimization，BBO）收敛速度慢和容易陷入局部最优解的问题，提出一种基于中值迁移和柯西变异的生物地理学优化算法（MCBBO）。在MCBBO中，设...
[期刊论文] 作者：郑向伟,郑明春,
来源：计算机工程与科学 年份：1997
迄今为止，已有许多介绍和比较ＯＯＡ方法的工作，但缺少对ＯＯＡ方法的目标的深入探析。有鉴于此，本文系统分析了一些ＯＯＡ方法所声称的两个目标：（１）ＯＯＡ达到需求分析的目标；（２）从ＯＯＡ向ＯＯＤ的过渡是自然的，从而指出许多......
[期刊论文] 作者：郑向伟,刘弘,
来源：山东大学学报：理学版 年份：2008
针对现有多目标微粒群算法存在容易陷于局部极值、收敛速度慢、函数评价次数多等不足，提出了一种多样性引导的2阶段多目标微粒群算法，依据种群多样性动态使用不同的变异方式，采......
[会议论文] 作者：郑向伟,刘弘,
来源：第一届全国智能制造学术会议 年份：2006
分析了当前产品设计方案合成与评价方法有关研究，提出了支持产品构件复用的设计模型，并形式化为多目标优化问题；结合当前计算智能研究的最新成果，建立一种基于进化多目标优化方法......
[期刊论文] 作者：吕新亮,郑向伟,
来源：计算机应用 年份：2016
针对虚拟网络映射中能耗过高、接收率偏低和负载不够均衡等问题,提出一种基于虚拟资源整合的综合性重配置算法——HEAR算法。该重配置算法分为两个阶段：节点重配置阶段优先将...
[期刊论文] 作者：郑向伟,王占虎,
来源：电信科学 年份：2005
...
[期刊论文] 作者：李贞,郑向伟,张辉,,
来源：计算机应用 年份：2017
在虚拟网络映射中,多数研究只考虑一个映射目标,不能体现多方的利益。为此,将多目标算法和粒子群算法结合,提出了一种基于多目标粒子群优化(PSO)的虚拟网络映射算法(VNE-MOPSO)。首先,在基本的粒子群算法中引入交叉算子,扩大了种群优化的搜索空间;其次,在多目标......
[期刊论文] 作者：王晓光,郑向伟,,
来源：小型微型计算机系统 年份：2014
生物地理学优化算法（Biogeography-Based Optimization,BBO）是一种基于迁移共享信息的智能算法,其结构简单有效,但解决复杂问题时效果不佳.基于分而治之策略和协同进化框架,提...
[期刊论文] 作者：郑卓然, 郑向伟, 田杰,,
来源：计算机应用 年份：2019
针对传统无线体域网(WBAN)预测模型对感知数据预测精度低、计算量大、能耗高的问题,提出一种基于惩罚误差矩阵的自适应三次指数平滑算法。首先在感知节点与路由节点之间建立...
[期刊论文] 作者：李焱,刘弘,郑向伟,,
来源：计算机应用 年份：2017
运用社会力模型（SFM）模拟人群疏散之前,需要先对人群进行聚类分组;然而,k中心聚类（k-medoids）和统计信息网格聚类（STING）这两大传统聚类算法,在聚类效率和准确率上都不能满足要求。......
[会议论文] 作者：郑向伟;陈杰;刘弘;,
来源：2007两岸三地博士生NBIC学术论坛 年份：2007
在求解多目标优化问题时，微粒群优化算法有容易陷于局部极值，收敛速度慢，函数评价次数多等不足。提出了一种基于纵向混合变异的自适应多目标微粒群算法(VMAMOPSO)。算法采用......
[期刊论文] 作者：逢金梅,郑向伟,刘弘,
来源：计算机工程与设计 年份：2011
针对现有微粒群算法在动态优化问题中容易陷入局部极值问题,提出了一种改进的动态微粒群算法——AVPSO。AVPSO用所有微粒局部最优值的平均值来代替全局最优值,通过有目的的重...
[期刊论文] 作者：刘弘,郑向伟,王吉华,,
来源：兰州大学学报(自然科学版) 年份：2012
从认知的和社会的角度分析了协同设计活动,提出了一种面向协同设计的多Agent系统结构和设计Agent的感知模型,以及多Agent协同强化学习的方法.该方法采用动态小生境技术对设计...
[期刊论文] 作者：郑慧杰,刘弘,郑向伟,,
来源：计算机应用 年份：2012
针对群体动画中传统路径规划算法搜索时间长、寻优能力差等问题,提出一种利用群搜索算法进行多线程路径规划的方法。该方法首先将模拟退火算法引入到搜索模式中,克服算法易陷入局部最优的问题;其次,通过结合多线程和路径随机拼接技术,将算法应用到路径规划中。......
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