基于机器学习的演化多任务优化框架

演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向之一.目前,演化多任务优化在处理两个任务时,辅助任务的选取仅限于两者之一,且在处理超多任务时对任务间知识的转移缺乏灵活性.为此,本文提出一个基于机器学习的演化多任务优化框架,命名为MaTML.该框架联合所有任务关联的子种群形成一个统一的初始化种群,利用目标任务的技能因子及其对应的种群个体分别构建标签和训练集,应用十折交叉法拟合模型,并运用模型预测与目标任务相似的个体以组成辅助种群,从而促进演化优化中的正向知识转移.本文提出的算法能够在动态的种群个体中找到目标任务的辅助种群,不仅可以为三个或以上的多任务优化灵活地选取相似辅助任务,而且解决了当任务数量为两个时有效地选择辅助任务的问题.通过与现阶段的多任务算法和超多任务算法分别在CEC2017问题测试集和WCCI2020SO问题测试集进行比较,实验结果证实MaTML在优化多任务问题时具有更优或竞争性的性能.此外,文中还详细研究了MaTML的计算资源、模型性能、模型稳定性以及相关组件.最后,本文还基于真实问题的测试进一步验证了MaTML的有效性.

基于种群状态信息的自适应差分进化算法

种群的局部最优与停滞状态会严重影响差分进化(DE)算法的性能。为了消除这2种状态引起的不利因素,提出一种带有种群状态处理措施的改进DE算法。当种群处于局部最优状态时,运用限制记忆的拟牛顿(LBFGS)方法对种群中的个体进行随机学习提高解的全局质量,通过高斯变异生成新个体,促使种群跳出局部最优;当算法处于停滞状态时,运用种群的协方差矩阵,通过空间坐标旋转对目标个体进行重组,从而抑制种群停滞状态,加强算法全局搜索能力。此外,算法设计一种新型的选择策略,该选择策略设置一个存放经贪心选择后被遗弃个体的外部存档。当实验个体劣于目标个体时,算法则不再以贪心选择策略生成下一代,而是围绕外部存档进行合理的智能选择,使算法向全局最优收敛。实验表明,通过与先进的8个DE算法在29个标准的测试函数比较,所提算法在解的精确度和收敛速度均具有更好的性能。

提升社会活力∶必要性、理论基础及其创新策略

改革开放以来,我国社会发展迅猛。随着新一轮改革浪潮的开始,如何激发保持社会活力,成为发展的新重点,也是各界热议的话题。社会活力于个体而言,既是自然生物的生命力,也是社会属性中的积极、自主与个性的展现,是社会活力的基础;于社会整体而言,社会活力是社会各个系统的开放协调运行,以及社会在发展进程中的不断适应、创造和更新。社会工作利用专业技术和特色,协助人改变并优化社会系统,促进微观层面的个体活力和宏观层面的整体活力的生成和联动,提升社会活力。

浅谈撑竿跳运动员应有的心理素质

撑竿跳高运动员要想在比赛中表现出自已的能力和水平,除了要有较好的身体素质和技术、战术之外,还必须具备良好的心理素质。

跳跃运动员弹跳因素的分析

弹跳是田径跳跃运动员的一项十分重要的专项素质。弹跳的发展受多种因素的影响和制约,本文运用聚类分析和回归分析万法,从诸多的训练方法中确定出与提高弹跳关系密切的训练方法,同时也可将其作为弹跳发展水平标准模式与评定标准。

传承传统，想法自然——郑州大学新校区教工生活园区规划

郑州是河南省省会，位于黄河南25km。京广、陇海铁路在此交汇，为中国铁路交通的重要枢纽之一。郑州是河南省的政治、经济、文化中心，绿化覆盖率达35.5％，被誉为“中原绿城110郑州是中国重要的内陆开放城市和历史文化名城，崛起的现代化商贸城市，其历史悠久、文化灿烂，旅游资源丰富。

量变到质变：社会工作人才队伍非盲目扩张

自从党的十六届六中全会《决定》提出：“要在中国建设宏达的社工队伍”以来，各地、各部门积极推动社会工作的发展。如今，已有约200所高校开设社会工作专业；报考社工师职业资格考试的考生日益剧增；各地注册社工的人数几何式增长：社工机构及社工岗位遍地开花。有人认为这是社工“大跃进”式的盲目扩张，不但无助于社工的建设，反而会使得社工行业臃肿无序、鱼龙混杂，其留下的后遗症在日后将是社工行业进步的最大障碍。笔者认为，社工人才队伍建设，需要经历三个阶段：量变——优化管理——质变。当下社工人才队伍规模的快速扩张，是社工行业向前发展的必要阶段，是体现科学合理的发展策略。

经济机会空间的营造：社会工作者的行动策略

社会工作者是社会的工程师,国家提出要大力发展社会工作、建设宏大的社工队伍,可同时社工的离职现象十分普遍,严重阻碍社会工作事业的发展.如何缓解行业内社会工作者的流失,成为当下社会工作界重点研究的问题.笔者从职业内、外两个维度来分析社会工作者在营造经济机会空间中的行动策略,提升社会工作者在职业中的回报,增强岗位人员稳定性,促进社工事业的良性发展,帮助社工发挥更大的作用.

社会治理的基本内涵和实践启示

社会治理是社会建设的核心任务,建构共建共治共享的治理格局,践行以人为本的治理理念,以达至社会治理的最终愿景。社会治理以多元治理取代传统的行政管理模式,以法治化、智能化、专业化、社会化为特征,在社会生活领域实施现代治理。在治理过程中,社会治理通过优化公共服务、创新公益事业发展、弘扬优秀传统文化夯实治理的基础,以标准化建设、幸福感评价、新媒介平台、企业社会责任增强治理的能力,在不同领域共同增强社会治理的成效,对推进社会建设工作具有重要的积极意义。

基本公共服务均等化的基本思想和推进过程

基本公共服务均等化是全体民众均等地享受水平或标准接近的基本公共服务,是社会建设的重要任务之一,对于有效缩小城乡差距、缓解社会矛盾以及增进社会民众的幸福生活具有重要的意义。基本公共服务涉及要素众多、领域广泛,在当前均等化的发展过程中,服务部门应增加整体服务供给量和合理分配服务资源,并破解身份制度的障碍、建构均等化的服务结构体系、健全财政及监管制度、强化政府购买服务制度的作用,从而完善并推进基本公共服务均等化,促进全面建成小康社会和社会主义现代化建设。

基于机器学习的企业运行风险研究

党的十八大三中全会提出逐步简政放权,要求做到便捷、规范、宽进严管,这引起市场监管主体职责发生变化,监管对象呈现井喷式增长。传统的监管方法和手段已不能适应改革后的监管需要,监管方法和手段必须由传统向信息化、智能化等方式转变。本文根据广东省广州市有关企业的真实数据对其展开运行风险研究,首先运用随机森林算法对原始数据进行变量选择以便形成一个简化、高效的数据集,然后分别应用决策树、集成法、人工神经网络分别对数据集进行建模及分析,最后比较各种模型的优劣,并深入研究各性能指标的意义。通过模型可以有效地指导行政人员对异常企业进行重点监管,实现市场监管的智能化和精细化。

证据权重方法在企业信用风险评估应用

本文以广东省各个行政部门的企业数据为基础,研究了证据权重在企业信用风险等级评估中的应用,并且根据国家“企业信用风险分类评价标准”系统建立了企业信用评价指标,成功地将证据权重逻辑回归算法应用到真实的企业信用数据集,建立企业信用风险评估模型,使得监管部门能够准确地掌握企业的信用情况。通过与经典的逻辑算法比较,验证了该方法的有效性。

区域经济运行机制模型建立——以广州市南沙区为例

智慧城市指综合利用各类信息技术,通过对城市人与物的感知和互通,大幅优化并提升城市运行效率的过程。文章针对广州市南沙区的区域经济运行展开结构化、动态化、指数化的定量研究,建立区域经济运行指标体系模型,并借助该模型提升南沙区政府决策的“智慧度”。首先运用计量经济学的相关方法构建区域经济运行指标,然后通过德尔菲法对指标进行权重赋值,并应用AHP层次分析法确定最终的指标权重,最后通过基准对比分析每个指标值及其测度。

大数据在社会救助领域中的运用

大数据的内涵与通用模型“大数据”的主要特征。从整体上看,大数据特征主要表现在规模性、实时性与挖掘性规模性体现在庞大的数据仓储体量,通过建构数据仓库和开发云端技术,广泛采集人类社会活动中各类信息,将各种数据转换为结构化的存储模式,其规模效应具备充分的信效度,对还原、呈现、预测人类活动具有关键的作用。