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        蟻群算法在建立大學(xué)學(xué)習(xí)指導(dǎo)模型中的應(yīng)用

        2020-04-07 15:25:34商貝寧韓陽陳樹河北農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院
        數(shù)碼世界 2020年3期
        關(guān)鍵詞:參考性消逝新生

        商貝寧 韓陽 陳樹 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

        1 蟻群算法概述

        蟻群算法是Marco Dorigo于1992年在其博士論文中引入的概念,是受蟻群覓食行為的啟發(fā)得到的靈感,因此得名蟻群算法。初步的研究與應(yīng)用表明蟻群算法具有諸多優(yōu)良的性質(zhì):信息正反饋、啟發(fā)式搜索、創(chuàng)新式更新等等。通過蟻群算法和貪婪算法單獨(dú)的解決TSP問題的結(jié)果分析對(duì)比表明,蟻群算法的誤差要小于貪心算法,表明了蟻群算法的應(yīng)用價(jià)值。

        2 蟻群算法在學(xué)習(xí)模型構(gòu)建中的實(shí)際應(yīng)用

        2.1 算法規(guī)則

        (1)范圍:每名新生所看到的不是完整的學(xué)習(xí)歷程,而是眼前小段范圍內(nèi)的可能性(學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)),可能性的大小取決于他們的學(xué)習(xí)能力。

        (2)環(huán)境:新生所處的環(huán)境具有:學(xué)習(xí)中的阻礙、其他學(xué)生和其他學(xué)生學(xué)習(xí)歷程留下的軌跡(以下稱為信息素)。隨著時(shí)間的推移,軌跡的應(yīng)用性和參考性也在不斷下降(信息素的揮發(fā))。

        (3)軌跡選擇過程:學(xué)生首先觀察是否達(dá)到了學(xué)習(xí)要求(以下稱為節(jié)點(diǎn)),沒有則效仿信息素最多的軌跡,并對(duì)此軌跡增加信息素濃度。

        (4)學(xué)習(xí)過程:每個(gè)學(xué)生都傾向于信息素多的軌跡,當(dāng)沒有信息素時(shí),學(xué)生便會(huì)按照自己的學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)(以下稱為慣性運(yùn)動(dòng))。

        (5)信息素播撒規(guī)則:學(xué)生依照某種軌跡學(xué)習(xí)的結(jié)果會(huì)對(duì)軌跡的信息素產(chǎn)生積累,而信息素濃度則根據(jù)學(xué)生的努力程度和學(xué)習(xí)方法等多種因素有關(guān)。

        2.2 算法的可行性

        (1)此模型是可以并且一定可以被建立起來的,這是因?yàn)椋涸谀P徒⒌某跏茧A段,學(xué)生是沒有軌跡可循的,但由于學(xué)生本身的學(xué)習(xí)過程。學(xué)生本身具有的學(xué)習(xí)慣性使學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)盡量向前發(fā)展,而不是停留在某一個(gè)節(jié)點(diǎn);此外,在學(xué)生學(xué)習(xí)活動(dòng)中會(huì)出現(xiàn)各種隨機(jī)的干擾,這就使學(xué)生的學(xué)習(xí)方向有了新的變化,這實(shí)質(zhì)上是一種選擇的過程,多種選擇的碰撞保證了學(xué)習(xí)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)與否,并開辟新的軌跡。

        (2)合理性解釋:在模型建立的初始階段不存在信息素變量的影響,在這個(gè)過程中,每個(gè)學(xué)生會(huì)結(jié)合自己的學(xué)習(xí)慣性開辟各種新的道路,在相同的條件下(比如時(shí)間條件),掌握成功路徑的學(xué)生會(huì)更容易的達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo),創(chuàng)造新的成功軌跡(成功信息素的播撒),久而久之,成功的軌跡就被開辟了,這正是正反饋機(jī)制調(diào)節(jié)的結(jié)果。最終,會(huì)開辟出最優(yōu)道路。

        3 蟻群算法建立最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑的基本原理

        設(shè)學(xué)生的數(shù)量為n,既定學(xué)習(xí)效果完成檢測(cè)的節(jié)點(diǎn)為m,完成節(jié)點(diǎn)所用的付出為,t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的軌跡標(biāo)記(信息素)濃度為,初始每個(gè)節(jié)點(diǎn)間的信息素濃度是相同的,每個(gè)學(xué)生根據(jù)節(jié)點(diǎn)相連路徑的信息素濃度來進(jìn)行判斷是否選擇下一個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn),表示t時(shí)刻學(xué)生k從地點(diǎn)轉(zhuǎn)移至的概率,此概率可由如下公式計(jì)算:

        此外,在學(xué)生進(jìn)行探索的同時(shí),軌跡的應(yīng)用性和參考性也在不斷下降,即上文提到的信息素消逝,用 來表示(0<<1)信息素的消逝程度;在學(xué)生到達(dá)節(jié)點(diǎn)后,此節(jié)點(diǎn)之前的節(jié)點(diǎn)間信息素濃度會(huì)增大。因此,在學(xué)習(xí)模型建立一次后,需要更新節(jié)點(diǎn)間軌跡的信息素濃度,有如下公式:

        學(xué)生的信息素儲(chǔ)備總量為Q,理解為學(xué)生循環(huán)一次所釋放的信息素總量,LK表示學(xué)生所付出的努力總數(shù),以上三個(gè)公式表明,每循環(huán)一次,節(jié)點(diǎn)間的信息素多少與消逝程度和全部n個(gè)學(xué)生的選擇有關(guān)。

        4 結(jié)語

        本模型為廣大新生快速進(jìn)入大學(xué)學(xué)習(xí)生活而設(shè)計(jì),為新生提供指導(dǎo)、參考作用,也為教育者研究學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)軌跡提供幫助,依靠蟻群算法,此模型的靈活性很強(qiáng),學(xué)生努力程度的決定因素以及權(quán)值分配,都是應(yīng)用者應(yīng)該結(jié)合實(shí)際情況考慮的問題。模型的建立依靠計(jì)算機(jī)軟件技術(shù),并通過網(wǎng)絡(luò)與學(xué)生及時(shí)的交互。

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