【摘 要】
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随着教育信息化程度的不断加深,以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务.知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务,与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合,在处理顺序任务时具有得天独厚的优势.为此,简要分析传统知识追踪模型的特点及局限性,以深度知识追踪发展历程为主线,总结基于循环神经网络、记忆增强神经网络、图神经网络的知识追踪模型及其改进模型,并对该领域的已有模型按照方法策略归类整理.同时梳理了可供研究者使用的公开数据集和模型评估指标,比较和分析不同建模方法的特
【机 构】
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天津科技大学 人工智能学院,天津 300457
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随着教育信息化程度的不断加深,以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务.知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务,与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合,在处理顺序任务时具有得天独厚的优势.为此,简要分析传统知识追踪模型的特点及局限性,以深度知识追踪发展历程为主线,总结基于循环神经网络、记忆增强神经网络、图神经网络的知识追踪模型及其改进模型,并对该领域的已有模型按照方法策略归类整理.同时梳理了可供研究者使用的公开数据集和模型评估指标,比较和分析不同建模方法的特点.对基于深度学习的知识追踪的未来发展方向进行探讨和展望,奠定进一步深入基于深度知识追踪研究的基础.
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针对基于中央回路的物料搬运系统中设施的布置,提出了双向多路径交互环形过道布置问题,其通道形状为首尾相通的封闭回路,设施之间的物料通过环形路径双向流动.针对所提问题,构建了混合整数规划模型,随后通过优化求解器进行精确求解,验证了模型的正确性.为了更快速高效地求解该问题,设计了一种混合鲸鱼算法.该算法将差分进化算法嵌入到鲸鱼算法气泡网觅食阶段,以提高算法局部搜索能力,并引入禁忌搜索机制,提高全局搜索性能.通过对标准算例进行试验,并与其他算法进行对比,验证了所提算法对解决双向环形过道布置问题的优越性.
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