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基于PSGA算法的适应性学习推荐系统研究

杨少青  
【摘要】:目前,网络教学拥有极大的发展空间,同时也面临着巨大的挑战——丰富的网络教育资源与有限的个人获取能力之间存在着巨大矛盾,因此,适应性学习系统的设计和开发成为了网络教育应用的研究热点之一。 智能推荐是解决目前网络学习系统中信息浏览有效性的最好途径。满足学习者个性化需求的学习路径推荐是一个典型的组合优化问题,本文采用结构简单、求解问题能力突出的遗传算法来实现对这一问题的寻优搜索。针对遗传算法易早熟、局部搜索能力弱等不足本文提出了基于捕食策略的改进遗传算法(PSGA)并将其应用于适应性学习路径推荐系统中。 PSGA算法较好的平衡了算法的全局探索能力和局部开发能力。在全局搜索中,选用了自适应改变交叉和变异概率的遗传策略,以调整种群的多样性,改变早熟现象;在局部搜索中,探讨了邻域范围和限制内捕食搜索的策略,实现了算法的成熟收敛。 在研究PSGA算法的基础上,本文详细阐述了其在适应性推荐过程中的染色体编码、适应度评估、遗传算子的选用和捕食邻域搜索等设计方法,通过实验验证了该方案的有效性。并以C语言教学课程为例,开发了适应性学习系统,最终达到了根据学习者自身学习目标、知识结构、认知水平、个人偏好等方面的差异,推荐适合的学习路径的目的。 适应性学习路径推荐问题是许多实际问题的简化模型,PSGA算法的寻优框架灵活通用,本文对该问题的求解对其他类似问题有一定的借鉴作用,可以根据特定的问题,结合各种遗传和搜索策略,以得到更好的寻优结果。


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