杨林根

作品数：11被引量：11H指数：2
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供职机构：广东白云学院更多>>
发文主题：演化算法多目标优化问题多目标优化多目标演化算法约束多目标优化更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
发文期刊：《计算机应用与软件》《广东职业技术教育与研究》《计算机工程与设计》《计算机与数字工程》更多>>
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以学生为中心的Java Web开发课程教学改革被引量：3
《广东职业技术教育与研究》2016年第5期72-74,共3页杨林根 李红梅 
针对本课程的特点及目前课堂教学中存在的问题,在"以学生为中心"的教学理念指导下,提出新的教学模式并设计了相应的教学情境和考核评价方式。从而最大效能地提高Java Web开发课程的教学质量,促进学生深层次学习。
关键词：JAVA WEB开发 课堂教学模式 评价方式 
高校教师教育技术培养模式研究
《福建电脑》2015年第4期93-94,共2页杨林根 李红梅 
教育信息化使高校教师从思想观念到实践方法都必须更新,只有不断学习,进行培训,掌握现代教育技术,才能适应信息化教育的要求,才能提高教育教学质量和效益。本文指出了现有培训模式存在的问题,提出新的教育技术培训模式应以行动学习理论...
关键词：教育技术 培训 信息化教学 
基于分级策略的演化算法
《计算技术与自动化》2013年第4期61-64,共4页杨林根 
为了避免演化算法过早收敛,保持种群多样性,增加算法的搜索能力,本文提出基于分级策略的演化算法.即通过对种群进行分级,来度量种群的多样性,衡量算法是否陷入局部最优,协调种群多样性和精英策略之间的矛盾,再根据种群分布的多样性设计...
关键词：分级策略 种群多样性 精英策略 演化算法 
基于免疫遗传算法的排课问题的研究被引量：2
《计算机与数字工程》2012年第4期24-26,共3页杨林根 
免疫遗传算法具有可防止未成熟收敛陷入局部最优和保证种群的多样性等优点。针对排课问题的复杂性,文章给出了排课问题的数学模型并提出基于免疫遗传算法的解决方案。结果表明该算法能比较有效地解决排课问题。
关键词：免疫遗传算法 多目标优化 排课 个体适应度评价函数 
基于动态拥挤距离的自适应变异演化算法被引量：2
《计算机应用与软件》2012年第1期280-283,共4页杨林根 
多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域。根据个体的非支配排序级数设计了一种自适应变异步长的柯西变异算子,对变异越界处理进行了改进;并定义和使用动态拥挤距离来保持群体中个体的均匀分布。最...
关键词：演化算法 多目标优化 自适应变异 动态拥挤距离 
基于CDIO理念的高职计算机教育改革
《职业》2011年第35期73-74,共2页杨林根 李红梅 
一、CDIO工程教育及国内外应用现状 CDIO工程教育模式,是近年来国际工程教育改革的最新成果,是由美国麻省理工学院、瑞典皇家工学院、瑞典查尔摩斯工业大学和瑞典林雪平大学等四所大学共同创立的工程教育改革模式。CDIO代表构思（Conse...
关键词：教育改革模式 CDIO 美国麻省理工学院 计算机 高职 工程教育 工业大学 教育模式 
基于改进遗传算法的智能组卷系统研究
《计算机时代》2011年第2期54-56,共3页杨林根 
广东白云学院年度规划立项课题项目(0905)
传统组卷算法在组卷质量和组卷速度方面,都难以达到令人满意的效果。鉴于此,建立了智能组卷系统问题求解的理论模型,并结合遗传算法来解决考试系统中的智能组卷问题:在选择算子中采用适应度排序在前一半的个体进入下一代的繁殖;在交叉...
关键词：自动化 智能组卷 遗传算法 改进策略 
演化算法求解约束多目标优化问题被引量：2
《计算机工程与设计》2008年第24期6243-6245,共3页杨林根 李红梅 
求解多目标优化问题的演化算法主要考虑如何处理相互冲突的多个目标间的优化,很少考虑对约束条件的处理。通过引入约束主导原理,提出一种无需采用罚函数,完全是基于个体排序的求解约束多目标优化问题的演化算法。对测试函数进行了实验,...
关键词：约束多目标优化 演化算法 适应度赋值 约束主导原理 个体排序 
基于稀松密度的多目标优化演化算法
《微计算机信息》2006年第07X期186-188,102,共4页石硕 杨林根 张蒲生 
广东轻工职业技术学院科研项目"基于电子政务的语义网格研究"基金资助
该算法定义和使用稀松密度来保持群体中个体的均匀分布,并将个体的Pareto强度和稀松密度合并到个体的适应值定义中,使得搜索向Pareto最优解集的方向进行并防止早熟;算法还采用多父体杂交策略,每代只产生一个新个体、淘汰一个最差个体,...
关键词：演化算法 多目标优化 PARETO最优解 稀松密度 Pareto强度 多父体杂交 
演化算法求解约束多目标优化问题被引量：1
《广东白云学院学刊》2005年第1期27-29,共3页杨林根 李红梅 周育人 
本文引入约束占优的定义，将约束条件与目标函数融合在一起，对有约束的多目标优化问题（MOP）建立了一种新的偏序关系。使用多父体杂交和非均匀变异来求解约束多目标优化问题，通过对测试函数的实验，验证了算法的可行性和有效性。
关键词：约束多目标优化 演化算法 约束占优 
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