Planejamento estratégico e problema de mochila multidimensional

Estou tentando encontrar uma abordagem de planejamento para resolver um problema que tenta modelar o aprendizado de novos materiais. Assumimos que só temos um recurso como o Wikipedia, que contém uma lista de artigos representados como um vetor de conhecimento que ele contém e um esforço para ler esse artigo.

Vetor e esforço do conhecimento

Antes de começarmos, definimos um tamanho para o vetor, dependendo do número de diferentes tipos de conhecimento. Por exemplo, podemos definir os itens no vetor a serem (algebra, geometry, dark ages)e, em seguida, 'medir' todos os artigos deste ponto de vista. Portanto, provavelmente será um artigo de matemática, uma (5,7,0)vez que falará muito sobre álgebra e geometria, mas não sobre a idade das trevas. Também terá um esforço para lê-lo, que é simplesmente um número inteiro.

Problema

Considerando todos os artigos (representados como vetores de conhecimento com um esforço), queremos encontrar o conjunto ideal de artigos que nos ajudem a alcançar uma meta de conhecimento (também representada como um vetor).

Portanto, um objetivo de conhecimento pode ser (4,4,0), e basta ler um artigo (2,1,0)e (2,3,0), uma vez que, quando adicionado, ele se soma ao objetivo de conhecimento. Queremos fazer isso com o mínimo esforço .

Questão

Tentei algumas heurísticas para encontrar uma aproximação, mas queria saber se existe algum método de planejamento estratégico de última geração que possa ser usado?

Aqui está um elenco especulativo do problema para um problema de vendedor ambulante , o que levaria a algoritmos de caminho mais curto.

Observe que essa ideia sugere diferentes restrições a serem exploradas.

• Dados os vetores e esforços de conhecimento, construa um gráfico direcionado acíclico (acíclico, como não devemos desaprender). Um vértice é um artigo, representado por seu vetor de conhecimento. Uma aresta vincula dois artigos, ponderados pelo esforço de "mover" para o artigo / vértice de destino (ou seja, adquirir o conhecimento desse artigo).
• Atribua um vetor zero a um novo participante. Esse é o ponto de partida no gráfico é o vértice V0 = (0, ..., 0).
• Defina um objetivo de aprendizagem como um vetor V.
• Use um algoritmo de caminho mais curto para encontrar um plano (V0, V).

Este procedimento é insuficiente, uma vez que existem muitas maneiras de construir o gráfico (em outras palavras, o acima é completamente inútil como é ). Restrições extras são necessárias para torná-lo prático. Por exemplo, podemos ordenar os vértices ordenando-os ao longo de cada dimensão. Essa configuração levaria os alunos a começar com artigos "fáceis" (V [i] é baixo) e avançar passo a passo em direção a tópicos mais complexos ((V [i] fica mais alto)).

A construção do gráfico depende dos dados disponíveis. Por exemplo, os vetores de conhecimento são "absolutos" ou podem ser relativos? O relativo pode ajudar na criação de um caminho, pois passar de V para W requer um esforço que depende das condições iniciais do aluno (V0 pode não ser 0 em todos os lugares, afinal).

É uma questão de IA? Definitivamente.