郑金华导师主页

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基本信息

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姓名: 郑金华
职称: 教授
单位电话: **
电子信箱: jhzheng@xtu.edu.cn
办公室: 工科楼北楼313
个人主页: http://www.xtu.edu.cn/daoshi/index.php?id=725

个人简介

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个人简介

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郑金华，男，湖南邵阳人，1963年12月生，教授、博士、博士生导师，中共党员，享受国务院特殊津贴。1986年7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，1989年2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，2000年4月毕业并获博士学位。2001年4月至2005年4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。2003年11月至2004年10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项)、教育部留学回国人员科研启动基金(主持1项)、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项)等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。



研究方向

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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

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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：** ），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：**)，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：**)，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：**)，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号,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），2012－2015，8万元。


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

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（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, 等. 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，2014，42(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，2012，40(11)：2330－2335.
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，2011，34(4)：642－664。
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。2011，28(7)：947－955.
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，2011，39(4)：946－952。
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。2011，28(7)：947－955.
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.
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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.
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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.
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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.
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