SCA智能算法改进及在个性化移动学习路径生成中的应用

作者：董小刚^*

来源：九江学院学报(自然科学版), 2019, 34(02): 68-73.

DOI：10.19717/j.cnki.jjun.2019.02.018

• 路径生成
• 智能算法
• 正余弦算法
• 全局寻优
• 局部搜索

移动学习的迅速发展,使得个性化学习成为了学习者当前最为迫切的需求。因此,探索并研究能够提供符合学习者个性化需求的移动学习服务十分必要;作为一种新型群体智能算法,正余弦算法的全局寻优性能非常优秀。但是SCA较弱的局部寻优能力严重影响了其求解实际优化问题的整体性能。针对以上问题,文章首先提出一种改进型正余弦算法,MSCA采用hadamard矩阵构造新颖的局部搜索算子,并随机选取每一代种群中的两个个体执行hadamard局部搜索,增强了SCA算法的局部搜索性能,提高了算法找到全局最优解的概率。仿真实验结果表明,新算法整体优化性能突出,是对SCA算法的一种有效改进。最后,基于MSCA算法,构建了求解个性化移动学习路径生成问题的改进模型。实验表明,该模型能够提供更符合用户个性化需求的学习路径。

• 单位
  九江学院