ارزیابی نقش الگوریتمهای بهینه سازی تکاملی در ارتقای فرآیندهای یادگیری دانش آموزان

در این مقاله نقش الگوریتمهای بهینه سازی تکاملی در ارتقای فرآیندهای یادگیری دانش آموزان مورد بررسی قرار گرفته است. این الگوریتمها که از اصول تکامل طبیعی الهام گرفته اند به عنوان ابزارهایی موثر در حل مسائل پیچیده بهینه سازی در حوزه یادگیری ماشینی شناخته می شوند. مقاله حاضر به معرفی و تحلیل سه الگوریتم برجسته شامل الگوریتم ژنتیک، بهینه سازی گروه ذرات و تکامل تفاضلی پرداخته و کاربردهای آنها را در بهبود عملکرد مدلهای یادگیری با رویکرد تحلیلی - توصیفی مورد بررسی قرار می دهد. در این راستا توانایی این الگوریتم ها در بهینه سازی پارامترها، انتخاب ویژگی ها و طراحی ساختار مدل ها تحلیل شده است. همچنین، چالش هایی نظیر تنظیم بهینه پارامترها، هزینه بالای محاسباتی و خطر گیر افتادن در بهینه های محلی شناسایی شده و محدودیت های احتمالی در اثربخشی الگوریتم ها مورد بحث قرار گرفته است. یافته ها نشان می دهند که الگوریتم های تکاملی می توانند نقش موثری در بهبود فرآیندهای یادگیری، به ویژه در محیط های آموزشی پویا و مسئله محور، ایفا کنند. با این حال، نیاز به مطالعات بیشتر برای رفع چالش ها و توسعه روش های ترکیبی و تنظیم دقیق تر پارامترها وجود دارد. در پایان، پیشنهادهایی برای تحقیقات آتی ارائه شده است که بر گسترش رویکردهای نوین و کارآمد در بهره گیری از الگوریتم های تکاملی در یادگیری دانش آموزان تمرکز دارد.

کلیدواژه ها:

بهینه سازی تکاملی ، یادگیری دانش آموزان ، یادگیری ماشینی ، الگوریتم ژنتیک ، بهینه سازی گروه ذرات ، تکامل تفاضلی