基于改进粒子群算法的冲刺学习时空双层调度方法

本发明公开了基于改进粒子群算法的冲刺学习时空双层调度方法，解决冲刺阶段出现重复、无效训练等现象。其包括：对冲刺学习阶段构建由时间层与内容层组成的多目标优化模型；对时间层中的时间分配向量和内容层中的题源选择矩阵进行拼接得到粒子向量；对粒子向量进行初始化与可行解生成处理，生成初始粒子群；根据多目标优化模型对初始粒子群进行目标计算与适应度评估；采用正态衰减惯性权重的改进粒子群算法进行粒子群优化与遗传改进，并在任一次迭代中嵌入遗传交叉与变异操作，结合精英保留策略；预设迭代终止条件，并获得全局最优粒子；对全局最优粒子进行解码获得冲刺学习计划。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、准确可靠等优点。