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基于深度BPR+算法的不完全信息博弈环境下教学策略优化研究
1
作者
吕杰
《成都工业学院学报》
2026年第1期104-112,共9页
针对传统教育模式中策略优化效率低下和缺乏个性化学习推荐的挑战,提出一种基于深度BPR+算法的教学策略优化方法,旨在提升不完全信息博弈环境下的教育质量。通过构建不完全信息博弈模型,并将其与深度BPR+算法集成,所提出的模型能够有效...
针对传统教育模式中策略优化效率低下和缺乏个性化学习推荐的挑战,提出一种基于深度BPR+算法的教学策略优化方法,旨在提升不完全信息博弈环境下的教育质量。通过构建不完全信息博弈模型,并将其与深度BPR+算法集成,所提出的模型能够有效减轻信息不完整对博弈设置的影响。实验结果表明,深度BPR+算法在多项关键指标上显著优于传统方法:策略优化准确率达到85%,推荐覆盖率为92%,准确率、召回率和F1分别为87%、80%、0.835。此外,个性化推荐准确率、学生反馈满意度和用户黏性分别达到90%、95%、92%。所提出的模型在改善教学成果、培养学生自主性和推进个性化教学方法方面具有显著优势,为教育领域的质量提升提供了新的理论和实践支持。
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关键词
深度
bpr
+算法
非完全信息博弈
教学策略优化
个性化学习建议
教育质量提升
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职称材料
基于改进DQN算法的考虑船舶配载图的翻箱问题研究
2
作者
梁承姬
花跃
王钰
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期43-49,77,共8页
为了满足船舶配载图的要求,减少场桥翻箱次数,提高码头运行效率,对考虑船舶配载图的集装箱翻箱问题进行了研究。此问题是在传统集装箱翻箱问题的基础上,又考虑到船舶配载图对翻箱的影响。为了求解此问题的最小翻箱次数,设计了DQN算法进...
为了满足船舶配载图的要求,减少场桥翻箱次数,提高码头运行效率,对考虑船舶配载图的集装箱翻箱问题进行了研究。此问题是在传统集装箱翻箱问题的基础上,又考虑到船舶配载图对翻箱的影响。为了求解此问题的最小翻箱次数,设计了DQN算法进行求解,同时为了提高算法求解的性能,又在原算法的基础上设计了基于启发式算法的阈值和全新的奖励函数以改进算法。通过与其它文献中的实验结果进行对比,结果显示:在计算结果上,改进的DQN算法在各个算例上的结果均优于目前各个启发式算法的最优结果,并且规模越大,结果越好;在训练时间上,改进的DQN算法极大的优于未改进的DQN算法,并且规模越大,节省的时间也更显著。
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关键词
交通运输工程
海运
集装箱翻箱
船舶配载图
DQN算法
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职称材料
题名
基于深度BPR+算法的不完全信息博弈环境下教学策略优化研究
1
作者
吕杰
机构
安徽文达信息工程学院城市建设学院
出处
《成都工业学院学报》
2026年第1期104-112,共9页
基金
安徽省青年教师境内访学重点研修资助项目(JNFX2024091)。
文摘
针对传统教育模式中策略优化效率低下和缺乏个性化学习推荐的挑战,提出一种基于深度BPR+算法的教学策略优化方法,旨在提升不完全信息博弈环境下的教育质量。通过构建不完全信息博弈模型,并将其与深度BPR+算法集成,所提出的模型能够有效减轻信息不完整对博弈设置的影响。实验结果表明,深度BPR+算法在多项关键指标上显著优于传统方法:策略优化准确率达到85%,推荐覆盖率为92%,准确率、召回率和F1分别为87%、80%、0.835。此外,个性化推荐准确率、学生反馈满意度和用户黏性分别达到90%、95%、92%。所提出的模型在改善教学成果、培养学生自主性和推进个性化教学方法方面具有显著优势,为教育领域的质量提升提供了新的理论和实践支持。
关键词
深度
bpr
+算法
非完全信息博弈
教学策略优化
个性化学习建议
教育质量提升
Keywords
deep
bpr
+
algorithm
non-complete information game
teaching strategy optimization
personalized learning recommendations
educational quality enhancement
分类号
TP31 [自动化与计算机技术]
G642.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于改进DQN算法的考虑船舶配载图的翻箱问题研究
2
作者
梁承姬
花跃
王钰
机构
上海海事大学物流科学与工程研究院
出处
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期43-49,77,共8页
基金
国家自然科学基金项目(71972128)
上海市青年科技英才杨帆计划项目(21YF1416400)
上海市青年科技启明星计划项目(21QB1404800)。
文摘
为了满足船舶配载图的要求,减少场桥翻箱次数,提高码头运行效率,对考虑船舶配载图的集装箱翻箱问题进行了研究。此问题是在传统集装箱翻箱问题的基础上,又考虑到船舶配载图对翻箱的影响。为了求解此问题的最小翻箱次数,设计了DQN算法进行求解,同时为了提高算法求解的性能,又在原算法的基础上设计了基于启发式算法的阈值和全新的奖励函数以改进算法。通过与其它文献中的实验结果进行对比,结果显示:在计算结果上,改进的DQN算法在各个算例上的结果均优于目前各个启发式算法的最优结果,并且规模越大,结果越好;在训练时间上,改进的DQN算法极大的优于未改进的DQN算法,并且规模越大,节省的时间也更显著。
关键词
交通运输工程
海运
集装箱翻箱
船舶配载图
DQN算法
Keywords
traffic and transportation engineering
ocean shipping
block relocation problem(
bpr
)
stowage plan
deep
Q-network(DQN)
algorithm
分类号
U695.2+2 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度BPR+算法的不完全信息博弈环境下教学策略优化研究
吕杰
《成都工业学院学报》
2026
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职称材料
2
基于改进DQN算法的考虑船舶配载图的翻箱问题研究
梁承姬
花跃
王钰
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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