Lập kế hoạch chiến lược và vấn đề ba lô đa chiều

Tôi đang cố gắng tìm một phương pháp lập kế hoạch để giải quyết vấn đề cố gắng mô hình hóa việc học vật liệu mới. Chúng tôi giả định rằng chúng tôi chỉ có một tài nguyên như Wikipedia, trong đó có một danh sách các bài báo được trình bày dưới dạng một vectơ kiến thức mà nó chứa và một nỗ lực để đọc bài báo đó.

Vectơ kiến ​​thức và nỗ lực

Trước khi bắt đầu, chúng tôi đặt kích thước cho vectơ, tùy thuộc vào số lượng loại kiến ​​thức khác nhau. Ví dụ: chúng ta có thể định nghĩa các mục trong vectơ là (algebra, geometry, dark ages), và sau đó 'đo lường' tất cả các bài viết theo quan điểm này. Vì vậy, một bài báo toán học có thể sẽ được (5,7,0), vì nó sẽ nói rất nhiều về đại số và hình học chứ không phải về thời kỳ đen tối. Nó cũng sẽ có một nỗ lực để đọc nó, đó đơn giản là một số nguyên.

Vấn đề

Với tất cả các bài viết (được biểu diễn dưới dạng vectơ kiến ​​thức với một nỗ lực), chúng tôi muốn tìm tập hợp bài viết tối ưu giúp chúng tôi đạt được mục tiêu kiến ​​thức (cũng được biểu diễn dưới dạng vectơ).

Vì vậy, một mục tiêu kiến ​​thức có thể là (4,4,0), và nó đủ để đọc một bài báo (2,1,0)và (2,3,0), vì, khi được thêm vào, nó sẽ bổ sung cho mục tiêu kiến ​​thức. Chúng tôi muốn làm điều này với nỗ lực tối thiểu .

Câu hỏi

Tôi đã thử một số phương pháp phỏng đoán để tìm một xấp xỉ, nhưng tôi tự hỏi liệu có phương pháp hoạch định chiến lược nghệ thuật nào có thể được sử dụng thay thế không?

Dưới đây là một diễn biến đầu cơ của vấn đề đối với vấn đề nhân viên bán hàng du lịch , điều này sẽ dẫn đến các thuật toán đường đi ngắn nhất.

Xin lưu ý ý tưởng này gợi ý những hạn chế khác nhau để khám phá.

• Đưa ra các vectơ kiến ​​thức và nỗ lực, xây dựng một biểu đồ định hướng theo chu kỳ (theo chu kỳ, vì chúng ta không được phép học). Một đỉnh là một bài báo, được đại diện bởi vector kiến ​​thức của nó. Một cạnh liên kết hai bài viết, được cân nhắc bởi nỗ lực "di chuyển" đến bài viết / đỉnh mục tiêu (nghĩa là có được kiến thức của bài viết đó).
• Chỉ định một vectơ không cho một người tham gia mới. Đó là điểm bắt đầu trên biểu đồ là đỉnh V0 = (0, ..., 0).
• Xác định mục tiêu học tập như một vectơ V.
• Sử dụng thuật toán đường đi ngắn nhất để tìm kế hoạch (V0, V).

Thủ tục này là không đủ, vì có nhiều cách để xây dựng biểu đồ (nói cách khác, cách trên là hoàn toàn vô nghĩa như vậy ). Những ràng buộc thêm là cần thiết để làm cho nó thực tế. Ví dụ: chúng ta có thể sắp xếp các đỉnh bằng cách sắp xếp chúng dọc theo mỗi chiều. Cài đặt như vậy sẽ khiến người học bắt đầu với các bài viết "dễ dàng" (V [i] thấp) và từng bước tiến tới các chủ đề phức tạp hơn ((V [i] trở nên cao hơn).

Việc xây dựng đồ thị phụ thuộc vào dữ liệu có sẵn. Ví dụ, các vectơ kiến ​​thức là "tuyệt đối", hoặc chúng có thể là tương đối? Tương đối có thể giúp tạo đường dẫn, vì việc chuyển từ V sang W đòi hỏi một nỗ lực phụ thuộc vào điều kiện ban đầu của người học của bạn (V0 có thể không phải là 0 ở mọi nơi, sau đó).

Có phải đó là một câu hỏi AI? Chắc chắn rồi.