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本文针对在伸缩性很大的多用户多任务(MU-MT)网络协同学习环境中,如何获得稳定的总体效益最优化的任务分配问题,提出了一种基于改进进化策略的自适应决策方法。该方法在传统进化策略基础上,通过进化方向控制和自适应选择算子设计等改进,优化了收敛速度,并防止抖动和早熟。本算法的优点主要在于:运算规模能依据CSCL环境的变化自动调整,具有很强的环境自适应性,因而是在未知网络环境中提供稳健协同性能的有效解决方案。 相似文献
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大规模客户定制生产中,面向订单设计(ETO)方式从最大程度上满足了客户个性化的产品需求,因此它对企业的产品设计管理能力要求很高。探讨了面向订单行业产品数据管理系统的特点,并结合具体项目讨论了设计中版本、视图及信息转换方面使用的技术。 相似文献
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