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摘要:
针对教与学优化算法后期收敛速度慢,易陷入局部最优的缺陷,提出了一种小班级并行教学的教与学优化算法.该算法将学生分成两个班级,一个班级在教学阶段之前加入学生预习阶段,以提高算法的开发能力.另一个班级引入Metropolis准则,提高算法搜索能力.选择两个班级中成绩较好的学生组成一个临时班级,并选出其中优秀学生按一定比例替换两个小班级中成绩较差学生继续寻优.每次迭代后,临时班级中的学生根据成绩好坏更新一次,直到满足条件跳出循环.在测试函数上进行仿真实验,验证了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于小班级并行教学的教与学优化算法研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 教与学优化算法 小班级并行教学 开发能力 搜索能力
年,卷(期) 2018,(10) 所属期刊栏目 算法与语言
研究方向 页码范围 93-96
页数 4页 分类号 TP312
字数 2892字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.181334
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 茅继晨 杭州电子科技大学电子信息学院 2 2 1.0 1.0
2 杨闰 杭州电子科技大学电子信息学院 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
教与学优化算法
小班级并行教学
开发能力
搜索能力
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
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30383
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