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提出了一種量子耗散粒子群算法，每個粒子信息位采用雙本征態(tài)疊加表達(dá)，量子信息載體用于粒子群的種群差異化;并設(shè)計了慣性權(quán)重的自適應(yīng)調(diào)整策略。針對4個經(jīng)典測試函數(shù)進(jìn)行了測試，結(jié)果表明所提算法相比標(biāo)準(zhǔn)粒子群、指數(shù)耗散粒子群和慣性遞減耗散粒子群等算法具有明顯的優(yōu)勢。將該算法用于一種教學(xué)評估模型的構(gòu)建中，用于克服主觀意識對客觀評價的干擾，結(jié)果表明所建模型可以與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)高度擬合，取得了比人工經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ透叩脑u估精度。
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