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坚持“教学礼拜”活动常态化,持续提高计算机类人才培养质量: 2023年; 湖南科技大学深植本科教学之根,全面实施“教学礼拜”制度。夯实“教学礼拜”是巩固本科教学中心地位的重要手段,是持续提高人才培养质量的重要抓手。以计算机科学与工程学院本科人才培养为例,学院提出了落实学校“教学礼拜”主题活动的具体措施,从转变教育教学理念、创新人才培养模式等方面进行教育教学改革,着力落实立德树人根本任务,推动教学质量持续改进,弘扬劳动精神,践行“三全育人”理念,建立健全协同育人机制,构建“五育并举”育人体系,培养德智体美劳全面发展、担当民族复兴大任的一流人才,为高校持续提高计算机类人才培养质量提供新思路。; 张世文梁伟符开耀曹步清曾治国尹风雨

基于生态策略的动态多目标优化算法被引量：10: 2014年; 动态多目标优化问题(dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)的目标函数、约束条件或者问题的相关参数随时间变化,是多目标优化领域非常重要的研究难题,传统方法难以很好地追踪其变化的Pareto前沿.针对动态多目标优化问题特点,提出了一种基于生态策略的动态多目标优化算法(dynamic multi-objective optimization algorithm based on ecological strategy,ESDMO).各种群可以采取不同的进化策略应对外部环境变化,捕食种群与被捕食群体间的竞争也促进种群不断提高生存力.受此启发,采用了一种多种群协同进化机制与强化学习策略相结合的协同进化计算模型.该算法定义了一种环境自检算子用于检测环境的变化,不同的种群采取不同的生态策略来应对动态环境变化.经过各种类型的动态多目标优化问题测试,实验结果表明所提出的算法具有更好的解集多样性、均匀性和分布性,验证了该算法对于解决动态多目标优化问题是有效的.; 张世文李智勇陈少淼李仁发; 关键词：动态多目标优化 PARETO前沿协同进化生态策略进化算法

分布式系统中的数据采集与隐私保护机制研究: 分布式系统是由多个功能相互独立的计算资源通过网络组成的计算机系统，能以彼此协作的方式对外提供服务。分布式系统具有良好的灵活性、可扩展性以及开放性，且能提供更好的性能价格比，因而得到了广泛的研究和应用。分布式系统在基于数据...; 张世文; 关键词：分布式系统数据采集隐私保护信息安全

基于生态种群捕获竞争模型的多目标Memetic优化算法被引量：3: 2015年; 本文针对复杂多目标优化问题Pareto前沿搜索难度大的特点,设计了一种结合多种群间捕获竞争、强化学习机制的多种群Memetic学习策略与进化计算模型.受种群进化、捕食种群与被捕食群体间的竞争等生态学原理的启发,提出了一种基于生态种群捕获竞争模型的多目标Memetic优化算法(Multi-Objective Memetic Algorithm based on Ecological Population Preying-competition Model,ECPM-MOMA).ECPM-MOMA算法设计并运用了捕获竞争、强化学习算子进行全局搜索,在种群进化过程中结合了Memetic搜索算子进行局部搜索.理论分析与实验结果表明,本文所提出的算法具有良好的收敛性能和分布特征,生态种群捕获竞争策略与进化计算模型对于解决复杂多目标优化问题是有效的.; 张世文李智勇林亚平; 关键词：多目标优化进化算法

改进粒子群算法在多模态函数优化中的应用被引量：3: 2010年; 针对多模态函数寻优问题,本文融合了启发式智能算法改进粒子群算法和快速收敛能力的非线性Powell直接法、轴向搜索法,提出两种融合算法:一种是基于改进的PSO算法、Powell直接法相融合的算法;另一种是基于改进的PSO算法、轴向搜索法相融合的算法。通过函数测试结果,比对其他文献,该算法切实提高了多模态函数寻优的精度。; 邓铁永张世文李智勇; 关键词：改进粒子群算法多模态

联邦学习中的攻击手段与防御机制研究综述: 2024年; 联邦学习的攻防技术是联邦学习系统安全的核心问题。联邦学习的攻防技术能大幅降低联邦学习系统被攻击的风险,明显提升联邦学习系统的安全性。深入了解联邦学习的攻防技术,可以推进联邦学习领域的研究,实现联邦学习的广泛应用。因此,对联邦学习的攻防技术进行研究具有十分重要的意义。简要地介绍了联邦学习的概念、基本工作流程、类型及可能存在的安全问题;介绍联邦学习系统可能遭受到的攻击,梳理了相关研究;从联邦学习系统有无目标性的防御措施出发,将防御措施分为通用性防御措施及针对性防御措施两类,并对其进行了针对性的总结;对联邦学习安全性未来的研究方向进行了梳理与分析,为相关研究者在联邦学习安全性方面的研究工作提供了参考。; 张世文陈双梁伟李仁发; 关键词：防御措施隐私保护

基于正交设计的动态多目标优化算法被引量：3: 2016年; 提出了一种基于正交设计的动态多目标优化算法(ODMOA),当环境变化时通过分析动态多目标优化问题的特点,利用历史信息对新环境下的Pareto最优解集进行预测,得到一个新的预测种群;否则在静态环境下使用正交试验法在解空间内进行系统且高效的搜索,使算法能够在当前环境下快速收敛到最优解。进行了多组对比试验,验证了该算法的有效性。; 李智勇李峥陈恒勇张世文; 关键词：动态多目标优化 PARETO最优解集正交设计环境检测

时间约束的异构分布式系统工作流能耗优化算法被引量：4: 2016年; 针对现有异构分布式可变电压/频率(dynamic voltage/frequency scaling,DVFS)计算系统下具有时间约束的工作流能耗优化算法易陷入局部最优的问题,提出了一种新的全局能耗优化算法:反向蛙跳全局能耗感知算法,该算法利用工作流下界完成时间和约束时间之间存在的盈余,逐步从约束时间开始,以不同的跃度值向下界完成时间反向蛙跳,在此过程中基于局部最优解的判断不断调整跃度值直至蛙跳终点,同时保留该过程中工作流满足时间约束且任务运行能耗最小的调度序列.在此基础上利用处理器松弛时间回收技术,在保持任务间依赖关系和满足工作流时间约束的前提下,调整处理器运行电压/频率至更低的合适级别上,从而进一步降低工作流运行能耗.实验表明:该算法能显著降低工作流整体能耗,节能优势明显.; 蒋军强林亚平谢国琪张世文; 关键词：异构分布式系统能耗优化工作流

基于IPv6的CloudStack云平台架构设计被引量：1: 2017年; 云计算是当前最热门的技术之一，它作为一种全新的基于网络的超级计算模式已经受到了学术界、产业界以及政府的广泛关注。; 刘宇彭天越徐波张世文林亚平; 关键词：架构设计 IPV6 基于网络学术界产业界

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张世文