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基于多目标优化策略的在线学习资源推荐方法 下载：72 浏览：375

李浩君 杨琳 张鹏威 ​ 《人工智能研究》 2019年9期

摘要:
目前在线学习资源推荐较多采用单目标转化方法,推荐过程中对学习者偏好考虑相对不足,影响学习资源推荐精度.针对上述问题,文中提出基于多目标优化策略的在线学习资源推荐模型(MOSRAM),在学习者规划时间内,以同时获得学习者对学习资源类型偏好度最大和难度水平适应度最佳为优化目标,设计具有向邻居均值学习能力和探索新区域能力的多目标粒子群优化算法(NEMOPSO),提出以MOSRAM为核心的在线学习资源推荐方法(NEMOPSO-RA).不同问题规模下融合经典多目标优化算法的推荐方法对比实验表明,NEMOPSO-RA可以有效提高在线学习资源的推荐精度和推荐性能.

基于进化状态判定的模糊自适应二进制粒子群优化算法 下载：74 浏览：491

李浩君1 张征1 张鹏威1 王万良2 《人工智能研究》 2018年7期

摘要:
随着迭代过程的推进,二进制粒子群算法容易陷入局部最优解,后期收敛性较差.针对此缺点,文中提出基于进化状态判定的模糊自适应二进制粒子群优化算法.采用隶属函数进行模糊分类的方法,判定种群进化状态.在迭代过程前期采用S形映射函数和较大的惯性权重值,提高收敛速度,保证算法的稳定性.后期采用V形映射函数和动态增减的惯性权重值,增强算法后期全局探索能力,避免其陷入局部最优.仿真实验表明,文中算法的收敛速度较快,精度较高,搜索能力较好,可以避免早熟现象.
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