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郑金华

作者:101       编辑:管理员    发布时间: 2016/06/08 13:19     来源: 计算机学院     点击次数:

 

郑金华,男,湖南邵阳人,196312月生,教授、博士、博士生导师,中共党员,享受国务院特殊津贴。19867月南京理工大学计算机软件专业大学本科毕业并获学士学位,19892月南京理工大学计算机应用专业硕士研究生毕业并获硕士学位。1997年考入中南大学控制理论与控制工程专业攻读博士研究生,师从蔡自兴教授,从事进化算法研究,20004月毕业并获博士学位。20014月至20054月,师从中科院计算技术研究所史忠植教授,从事博士后研究工作,主攻多目标进化算法。200311月至200410月,在加拿大西安大略大学访学,师从Charles X Ling教授,从事基于进化环境的多目标进化计算的研究。 郑金华教授的研究工作得到了国家自科基金(主持4)、教育部留学回国人员科研启动基金(主持1)、湖南省自科基金(主持5项)、湖南省教育厅重点科研项目(主持2)10多个项目的资助。发表学术论文200余篇,在科学出版社出版学术专著2部(独著或第一完成人),以第一完成人获得湖南省自然科学奖二等奖1项、霍英东青年教师奖1项、湖南省优秀教学成果奖二等奖2项。以第一作者在电子工业出版社等出版教材2部。

联系邮箱:jhzheng@xtu.edu.cn


研究方向 

近年主要研究方向为:

1、进化算法:主要研究动态环境下,进化算法的设计与实现。

2、多目标进化算法,主要研究有: 1)基于进化环境的多目标进化的一般规律、算法设计与实现; 2)基于进化环境的多目标进化算法的性能分析和评价; 3)多目标进化算法在工程上的应用。

3、机器学习:主要研究机器的自主学习,以及机器智力的自主发育。


科研项目   

主持的主要科研项目:

1.基于偏好信息的高维多目标进化优化关键问题研究(项目批准号:61772178 ),61万元(直接经费),2018-2021

2.高维多目标进化算法关键问题研究, 国家自科基金(项目批准号:61379062)77万元,2014-2017

3.进化多目标优化算法性能评价方法的研究 , 国家自科基金(项目批准号:61070088)33万元,2011-2013

4.基于进化环境的多目标进化机理的研究。国家自科基金(项目批准号:60773047)28万元,2008-2010

5.数字化衡阳旅游及信息化云平台。湖南省自科基金(省市联合基金:2017JJ4001),20万元,2017-2019

6.高维多目标进化算法收敛性研究。湖南省自科基金(14JJ2072)2014-2016

7.基于多目标进化的鲁棒优化机理研究。湖南省自科基金(09JJ6089)2万元,2009-2011

8.多目标进化中Pareto最优解集构造方法的研究,湖南省自科基金项目(05JJ30125),4万元, 2005.7-2007.6

9.多目标遗传算法及其应用,湖南省自科基金项目(01JJY2060),3万元,2002-2003

10.基于Pareto 优化的MOEA中非支配集构造方法的研究,教育部留学回国人员科研启动基金,教外司留[2005]546,3万元。

11.基于高维目标空间的进化优化方法研究,湖南省教育厅重点科研项目(12A135),201220158万元。

12.基于进化环境的多目标进化算法及其收敛性研究,湖南省教育厅重点科研项目(06A074) 8万元,2007-2009


论文专著

(一)专著

1. 郑金华,邹娟.多目标进化优化. 北京:科学出版社,2017.

2. 郑金华.多目标进化算法及其应用.北京:科学出版社,2007.

(二)主要论文

1.Yaru Hu,Jinhua Zheng,Juan Zou,Shengxiang Yang,Junwei Ou,Rui Wang. A dynamic multi-objective evolutionary algorithm based on intensity of environmental change. Information Sciences,2020(523):49-62.

2.Bai, Hui and Zheng, Jinhua and Yu, Guo and Yang, Shengxiang and Zou, Juan.A Pareto-based many-objective evolutionary algorithm using space partitioning selection and angle-based truncation. Information Sciences,2019(478):186-207.

3.Junwei Ou,Jinhua Zheng,Gan Ruan,Yaru Hu,Juan Zou,Miqing Li,Shengxiang Yang,Xu Tan. A pareto-based evolutionary algorithm using decomposition and truncation for dynamic multi-objective optimization. Applied Soft Computing, 2019(85):1-22.

4.郑金华,董南江,阮干,邹娟,杨圣祥. 决策空间定向搜索的高维多目标优化策略. 软件学报,2019,30(9):2686-2704.

5.刘元,郑金华,邹娟,喻果. 基于邻域竞赛的多目标优化算法.自动化学报, 2018,44(7):1304-1320.

6.王帅发,郑金华,胡建杰,邹娟,喻果. 自适应偏好半径划分区域的多目标进化方法.软件学报, 2017,28(10):2704-2721.

7.Shen, Ruimin and Zheng, Jinhua and Li, Miqing and Zou, Juan. many-objective optimization based on information separation and neighbor punishment selection. Soft Computing,2017(21):1109-1128.

8.JinhuaZheng,GuoYu,QiaofengZhu,XiaodongLi,JuanZou. On decomposition methods in interactive user-preference based optimization. Applied Soft Computing, 2017(52): 952-973.

9.Ruan, Gan and Yu, Guo and Zheng, Jinhua and Zou, Juan and Yang, Shengxiang. The effect of diversity maintenance on prediction in dynamic multi-objective optimization. Applied Soft Computing, 2017(58): 631-647.

10.Juan Zou,Jinhua Zheng,Ruiming Shen,Cheng Deng.A novel metric based on changes in pareto domination ratio for objective reduction of many-objective optimization problems.Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence,2017,Vol.29,No.5,983-994.

11.郑金华, 喻果, 贾月. 基于权重迭代的偏好多目标分解算法解决参考点对算法影响的研究[J]. 电子学报, 2016, 44(1): 67-76.

12.郑金华, 刘磊, 李密青, . 差分选择策略在复杂多目标优化问题中的研究[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(9): 2123-2134.

13.Yu G, Zheng J, Shen R, et al. Decomposing the user-preference in multiobjective optimization[J]. Soft Computing, 2015: 1-17.

14.Guo Y, Zheng J, Li X. An improved performance metric for multiobjective evolutionary algorithms with user preferences[C]//Evolutionary Computation (CEC), 2015 IEEE Congress on. IEEE, 2015: 908-915.

15.Zheng J, Bai H, Shen R, et al. A Comparative Study Use of OTL for Many-objective Optimization[C]//Proceedings of the Companion Publication of the 2015 on Genetic and Evolutionary Computation Conference. ACM, 2015: 1411-1412. (ISTP)

16.郑金华,申瑞珉,李密青,邹娟. 一种基于信息分离的高维多目标进化算法,软件学报,2015 (5): 1013-1036.

17.郑金华,申瑞珉,李密青,邹娟,袁琦钊. 多目标优化的环境进化模型及实现,计算机学报,2014, 37(12): 2530-2547.

18.郑金华,谢谆志。关于如何用角度信息引入决策者偏好的研究,电子学报,201442(11): 2239-2246.

19.Miqing Li, Shengxiang Yang, Jinhua Zheng, Xiaohui Liu. ETEA: A Euclidean Minimum Spanning Tree-Based Evolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimization. Evolutionary Computation 22(2): 189-230 (2014).

20.Shengxiang Yang, Miqing Li, Xiaohui Liu, Jinhua Zheng: A Grid-Based Evolutionary Algorithm for Many-Objective Optimization. IEEE Trans. Evolutionary Computation , 2013, 17(5): 721-736.

21.郑金华,李珂。一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法,计算机研究与发展,2012.49(2),312-326.

22.郑金华,刘磊,刘文盼,邹娟,一种自适应小生境分布性保持策略,电子学报,201240(11)23302335.

23.李密青,郑金华。一种多目标进化算法解集分布广度评价方法,计算机学报,201134(4)642664

24.郑金华,周聪,李珂,吕卉。基于最小二乘法的高维目标减少算法,控制理论与应用。201128(7)947955.

25.李密青,郑金华,李珂。一种非均匀分布问题分布性维护方法,电子学报,201139(4)946952

26.郑金华,周聪,李珂,吕卉。基于最小二乘法的高维目标减少算法,控制理论与应用。201128(7)947955.

27.Ke Li, Jinhua Zheng, Miqing Li, Cong Zhou, Hui Lv. A Novel Slicing Based Algorithm to Calculate Hypervolume for Multi-objective Optimization Problems. ICIC-Express Letters: An International journal of Research and Surveys, 2010, 4(4): 1113-1120.

28.Miqing Li, Jinhua Zheng, Ruimin Shen, Ke Li, Qizhao Yuan. A Grid-Based Fitness Strategy for Evolutionary Many-Objective Optimization, 2010 Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'2010), Portland, Oregon, ACM, 463-470.

29.李密青, 郑金华, 罗彪. 一种基于最小生成树的多目标进化算法. 计算机研究与发展. 2009, 46(5): 803-813.

30.郑金华, 罗彪, 周聪, 李望移. 用多目标进化算法搜索MOPs的鲁棒Pareto最优解. 电子学报. 2009,12(37).

31.李密青, 郑金华, 伍军. 一种新的分布度保持方法. 控制理论与应用. 2009, 26(8).

32.Miqing Li and Jinhua Zheng. Spread Assessment for Evolutionary Multi-Objective Optimization, Evolutionary Multi-Criterion Optimization, 5th International Conference (EMO 2009), Nantes, France 216-230, 2009 .

33.Ke Li ,Jinhua Zheng,Cong Zhou,Hui Lv. An improved Differential Evolution for Multi-objective optimization(CSIE 2009),2009(18):825-829.

34.李密青, 郑金华, 谢炯亮, 杨平, 李晶. 一种MOEA分布度的逐步评价方法. 电子学报. 2008, 36(10): 1986-1991.

35.Jinhua Zheng, Jun Wu, Hui Lu.A Multi-Objective Differential Evolutionary Algorithm Based on Spacial Distance. ISICA 2008.

36.Jinhua Zheng, Biao Luo, Miqing Li, Jing Li. Combine LHS with MOEA to Optimize Complex Pareto Set MOPs. The 3rd International Symposium on Intelligence Computation and Applications (ISICA 2008), December 19-21, 2008 in Wuhan , China.

37.Biao Luo, Jinhua Zheng, JiongliangXie and Jun Wu. Dynamic crowding distance--A new diversity maintenance strategy for MOEAs. The 4th International Conference on Natural Computation, Aug., 2008,Jinan,China.

38.Biao Luo, Jinhua Zheng. A New Methodology for Searching Robust Pareto Optimal Solutions with MOEAs. CEC'08.

39.郑金华, 蒋浩, 邝达, 史忠植. 擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集的方法研究, 软件学报, 2007, 18(6): 1287-1297.

40.Jinhua Zheng, Guixia Xiao, Wu Song, Xuyong Li. A Multi-Objective Genetic Algorithm Based on Density. The 2nd International Symposium on Intelligence Computation and Application, 2007.5.22.

41.Jinhua Zheng, Miqing Li. A Diversity Metric for MOEAs. The 7th international Conference on Optimization: Techniques and Applications (ICOTA7) Kobe Japan, December 2007.

42.Jinhua Zheng and Yan Peng. A Restricted Genetic Algorithm Based on Ascending of Tangent Planes,in 9th Conference on Information Sciences(JCIS' 2006), Advances in Intelligent Systems Research, Atlantis Press, PP.474-477, Taiwan, October 2006.

43.Hao Jiang, Jinhua Zheng, Liangjun Chen. Multi-Objective Particle Swarw Optimization Algorithm Based on Enhance e-Dominance. IEEE ICEIS'2006, June, 2006, Pakistan.

44.Xuyong Li, Jinhua Zheng, Juan Xue. A Diversity Metric for Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithms. Advances in Natural Computation(ICNC2005), Springer, LNCS3612,2005-8-27;Vol.3:P68-73.

45.Kuang Da and Zheng Jinhua. Strategies Based on Polar Coordinates to Keep Diversity inMulti-Objective Genetic Algorithm. 2005 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION Proceedings , 2005-9-5; Vol.2:P1276-1281.

46.郑金华,史忠植. 基于聚类的快速多目标遗传算法.计算机研究与发展,2004,41(7), 1081-1087.

47.Jinhua Zheng, Charles X Ling, ZhongZhi Shi, Yong Xie. Some Discussions about MOGAs: Individual Relations, Non-dominated Set,and Application on Automatic Negotiation. Congress on Evolutionary Computation, 2004 (CEC2004), IEEE (ISBN: 0-7803-8516-0), USA.PP706-712.

48.Jinhua Zheng, Charles Ling, Zhongzhi Shi, Juan Xue, Xuyong Li: A Multi-objective Genetic Algorithm Based on Quick Sort. Canadian Conference on AI 2004, Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin / Heidelberg(ISSN: 0302-9743),P175-186.

49.Jinhua Zheng , Zhongzhi Shi , Charles X.Ling, Yong Xie. A New Method to Construct the Non-Dominated Set in Multi-Objective Genetic Algorithms. Intelligent information processing II, Springer-Verlag(London, UK)(ISBN:0-387-23151-X), 2004.10, Beijing.

50.郑金华,蔡自兴.自动区域划分的分区域搜索狭义遗传算法,计算机研究与发展,2000,37(4)397-400.

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