吴雷¹，方卿²

1.武汉大学信息管理学院,武汉 430072;时代出版传媒股份有限公司, 合肥 230071;2.武汉大学信息管理学院, 武汉 430072

出版日期:2016-12-25发布日期:2017-03-13

LEARNING PATH OPTIMIZATION BASED ON IMPROVED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION METHOD

WU Lei¹, FANG Qing²

1.School of Information management of Wuhan University, Wuhan 430072;Time Publishing and Media Co., Ltd. Hefei 230071;2.School of Information management of Wuhan University, Wuhan 430072

Online:2016-12-25Published:2017-03-13







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提出一种改进粒子群算法求解在线学习系统中的学习路径优化问题. 在建模时综合考虑了学习者的学习目标、知识掌握水平、学习成本和资源相关度等因素; 在寻优时采用局部邻域搜索与禁忌搜索相结合的方式, 以改进标准粒子群方法的寻优性能. 实验结果表明, 该方法具有较高的实用性和准确性, 是学习路径优化问题的一种有效求解算法.

MR(2010)主题分类:
68Q05
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