Стратегічне планування та багатовимірна проблема з рюкзаком

Я намагаюся знайти підхід планування для вирішення проблеми, яка намагається моделювати вивчення нового матеріалу. Ми припускаємо, що у нас є лише один ресурс, такий як Вікіпедія, який містить перелік статей, представлених як вектор знань, який він містить, і намагання прочитати цю статтю.

Вектор знань та зусилля

Перш ніж розпочати, ми встановлюємо розмір вектора, залежно від кількості різних типів знань. Наприклад, ми можемо визначити елементи у векторному значенні (algebra, geometry, dark ages), а потім 'виміряти' всі статті з цієї точки зору. Отже, математична стаття, ймовірно, буде (5,7,0), оскільки вона буде багато говорити про алгебру та геометрію, але не про темні віки. Він також матиме зусилля , щоб прочитати його, що це просто ціле число.

Проблема

Враховуючи всі статті (представлені як вектори знань із зусиллям), ми хочемо знайти оптимальний набір статей, які допомагають нам досягти мети знань (також представлені у вигляді вектора).

Таким чином, мета знання може бути (4,4,0), і цього достатньо , щоб прочитати статтю (2,1,0)і (2,3,0), так як при додаванні, він додає до мети знань. Ми хочемо це зробити з мінімальними зусиллями .

Питання

Я намагався в деяких евристиках знайти наближення, але мені було цікаво, чи існує якийсь сучасний метод стратегічного планування, який можна використовувати замість цього?

Ось спекулятивний викид проблеми на мандрівну проблему продавця , яка призведе до найкоротших алгоритмів.

Зверніть увагу, що ця ідея пропонує різні обмеження для вивчення.

• З огляду на вектори знань та зусилля, побудуйте графік, спрямований на ациклічну форму (ациклічний, як ми не повинні його вивчати). Вершина - це стаття, представлена ​​її вектором знань. Край пов'язує дві статті, зважені зусиллями для "переміщення" до цільової статті / вершини (тобто набуття знань про цю статтю).
• Призначте нульовому вектору новому учаснику. Тобто початковою точкою на графіку є вершина V0 = (0, ..., 0).
• Визначте мету навчання як вектор V.
• Використовуйте алгоритм найкоротшого шляху, щоб знайти (V0, V) план.

Ця процедура є недостатньою, оскільки існує багато способів побудувати графік (іншими словами, вище, абсолютно безглуздо , як це ). Додаткові обмеження необхідні, щоб зробити це практичним. Наприклад, ми можемо упорядкувати вершини, упорядкувавши їх уздовж кожного виміру. Таке налаштування призвело б до того, щоб студенти почали з «легких» статей (V [i] є низьким) і рухатися крок за кроком до більш складних тем ((V [i] стає вище).

Побудова графіка залежить від наявних даних. Наприклад, чи вектори знань "абсолютні", чи вони можуть бути відносними? Відносні можуть допомогти у створенні шляху, оскільки переміщення від V до W вимагає зусиль, що залежать від початкових умов вашого учня (V0 може не бути 0 скрізь, після).

Це питання AI? Безумовно.