融合教育心理学理论的分组教学优化算法
Group teaching optimization algorithm integrating educational psychology theory
上海理工大学 管理学院, 上海 200093
摘要
针对分组教学优化算法(group teaching optimization algorithm,GTOA)存在求解精度不高、易陷入局部最优的不足,提出了一种融入教育心理学理论的分组教学优化算法(educational psychology group teaching optimization algorithm,EPGTOA)。在杰出组学生的教学阶段融入支架式教学理论,在教学过程中帮助学生构建知识体系,更快地提高该组学生的学习能力,从而加强算法的局部搜索能力;在学生学习阶段融入建构主义发展观理论,学生逐渐形成自己独特的认知结构,吸收教师传授的知识,提高学习能力,从而增强算法的全局搜索能力。为验证EPGTOA的有效性,选取21个标准测试函数,将EPGTOA与GTOA和基于信息共享的分组教学优化算法、灰狼算法、蜉蝣算法、飞蛾扑火算法、教与学算法算法进行仿真实验,同时采用Wilcoxon检验和平均绝对误差对改进算法所得的数据进行统计分析,结果表明在5%的水平上是显著的。在算法稳定性、求解精度和收敛速度上,EPGTOA都比GTOA有所增强,尤其在求解高维问题上,改进算法有更好的性能。
基金项目
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(21YJC630087)
上海市哲学社会科学规划科课题项目(2019BGL014)
上海理工大学科技发展资助项目(2020KJFZ040)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.05.0184
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3694-3700
文章编号: 1001-3695(2022)12-026-3694-07
发布历史
[2022-06-24] 优先出版
[2022-12-05] 印刷出版
引用本文
闫恩奇, 马良, 刘勇. 融合教育心理学理论的分组教学优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (12): 3694-3700. (Yan Enqi, Ma Liang, Liu Yong. Group teaching optimization algorithm integrating educational psychology theory [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (12): 3694-3700. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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