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团队成员学习目标导向离散化与团队创造力研究
被引量：
8
1
作者
梁冰倩
顾琴轩
《管理学报》
CSSCI
北大核心
2015年第1期72-79,共8页
以来自38家企业、79个团队的主管与下属配对的428套样本,基于社会共享认知和信息决策视角,构建一个有中介的调节模型,探讨团队成员学习目标导向离散化影响团队创造力的中介机制及其边界条件。研究结果表明,团队成员学习目标导向离散化...
以来自38家企业、79个团队的主管与下属配对的428套样本,基于社会共享认知和信息决策视角,构建一个有中介的调节模型,探讨团队成员学习目标导向离散化影响团队创造力的中介机制及其边界条件。研究结果表明,团队成员学习目标导向离散化抑制团队创造力,团队学习行为在团队成员学习目标导向离散化与团队创造力之间发挥中介作用;共享团队愿景显著减缓团队成员学习目标导向离散化对团队学习行为的负向作用;团队成员学习目标导向离散化通过团队学习行为对团队创造力产生负向影响。
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关键词
团队成员
学习
目标导向
离散
化
团队创造力
团队
学习
行为
共享团队愿景
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职称材料
基于随机维度划分与学习的粒子群优化算法
被引量：
6
2
作者
张庆科
孟祥旭
+2 位作者
张化祥
杨波
刘卫国
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期367-378,405,共13页
针对粒子群优化算法在搜索过程存在的种群多样性低和过早收敛问题,提出基于随机维度划分与学习的新型粒子群优化算法(RVPLO).该算法将每个粒子的维度随机划分为多个不同的子段,每个子段随机分配一种学习算子(中心学习算子或离散学习算...
针对粒子群优化算法在搜索过程存在的种群多样性低和过早收敛问题,提出基于随机维度划分与学习的新型粒子群优化算法(RVPLO).该算法将每个粒子的维度随机划分为多个不同的子段,每个子段随机分配一种学习算子(中心学习算子或离散学习算子),通过学习算子实现对各子段内的维度数值更新操作.中心学习算子用以加强粒子的全局搜索能力,离散学习算子用以加强粒子的局部搜索能力.粒子维度划分策略实现了将高维优化问题转化为低维优化问题,降低了优化问题求解的难度.粒子随机维度划分和算子随机分配的双重动态调节机制使得算法具备求解复杂单峰函数,多峰函数优化问题的能力.实验测试结果及显著性统计结果表明,RVPLO算法同其他8个经典改进算法相比,在单峰函数,多峰等函数优化中具有收敛速度快,求解精度高的优势.
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关键词
粒子群优化算法
随机维度划分
中心
学习
离散学习
高维函数优化
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职称材料
题名
团队成员学习目标导向离散化与团队创造力研究
被引量：
8
1
作者
梁冰倩
顾琴轩
机构
上海交通大学安泰经济与管理学院
出处
《管理学报》
CSSCI
北大核心
2015年第1期72-79,共8页
基金
国家自然科学基金资助重点项目(71032003)
国家自然科学基金资助项目(71272113)
文摘
以来自38家企业、79个团队的主管与下属配对的428套样本,基于社会共享认知和信息决策视角,构建一个有中介的调节模型,探讨团队成员学习目标导向离散化影响团队创造力的中介机制及其边界条件。研究结果表明,团队成员学习目标导向离散化抑制团队创造力,团队学习行为在团队成员学习目标导向离散化与团队创造力之间发挥中介作用;共享团队愿景显著减缓团队成员学习目标导向离散化对团队学习行为的负向作用;团队成员学习目标导向离散化通过团队学习行为对团队创造力产生负向影响。
关键词
团队成员
学习
目标导向
离散
化
团队创造力
团队
学习
行为
共享团队愿景
Keywords
separation in learning goal orientation
team creativity
team learning behavior
shared team vision
分类号
C93 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
基于随机维度划分与学习的粒子群优化算法
被引量：
6
2
作者
张庆科
孟祥旭
张化祥
杨波
刘卫国
机构
山东大学计算机科学与技术学院教育部数字媒体技术工程研究中心
山东师范大学信息科学与工程学院
山东省网络环境智能计算技术重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期367-378,405,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572230
61173078
+2 种基金
61573166
61572298
61772322)
文摘
针对粒子群优化算法在搜索过程存在的种群多样性低和过早收敛问题,提出基于随机维度划分与学习的新型粒子群优化算法(RVPLO).该算法将每个粒子的维度随机划分为多个不同的子段,每个子段随机分配一种学习算子(中心学习算子或离散学习算子),通过学习算子实现对各子段内的维度数值更新操作.中心学习算子用以加强粒子的全局搜索能力,离散学习算子用以加强粒子的局部搜索能力.粒子维度划分策略实现了将高维优化问题转化为低维优化问题,降低了优化问题求解的难度.粒子随机维度划分和算子随机分配的双重动态调节机制使得算法具备求解复杂单峰函数,多峰函数优化问题的能力.实验测试结果及显著性统计结果表明,RVPLO算法同其他8个经典改进算法相比,在单峰函数,多峰等函数优化中具有收敛速度快,求解精度高的优势.
关键词
粒子群优化算法
随机维度划分
中心
学习
离散学习
高维函数优化
Keywords
particle swarm optimization(PSO)
random vector partition
center operator
decenter operator
high-dimensional function optimization
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
团队成员学习目标导向离散化与团队创造力研究
梁冰倩
顾琴轩
《管理学报》
CSSCI
北大核心
2015
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于随机维度划分与学习的粒子群优化算法
张庆科
孟祥旭
张化祥
杨波
刘卫国
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
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职称材料
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