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摘要
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.
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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.
