Skip to content

Presentation of a dynamic programming method that allows solving the problem of optimal time allocation between activities to maximize the level of material mastery.

Notifications You must be signed in to change notification settings

dangor220/dynamic-programming

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

27 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

READMEENG

Logo

Динамическое программирование для эффективного обучения: максимизация результатов через оптимальное распределение времени

В проекте представлен метод динамического программирования, позволяющий решить задачу оптимального распределения времени между занятиями с целью максимизации уровня освоения материала.

Посмотреть код

Содержание
  1. Описание
  2. Материалы
  3. Контакты

Описание

Product Name Screen Shot

Проект разработан и представлен на конференции Национального Суперкомпьютерного Форума 2023 года.

В работе представлен метод динамического программирования, позволяющий решить задачу оптимального распределения времени между занятиями с целью максимизации уровня освоения материала. При этом предполагается, что уровень освоения занятия пропорционален затраченному времени на него, и скорость освоения следующего занятия обратно пропорциональна уровню освоения предыдущего.

Сформулирована постановка задачи, описана математическая модель динамического программирования, определено рекуррентное соотношение Беллмана и представлен программный код модели динамического программирования, реализующий функции условной и безусловной оптимизации.

Последовательный вызов функций при заданных аргументах позволил получить управляющие последовательности, переводящие управляемую систему в состояние, при котором результат управления максимален.

Посмотреть презентацию проекта

(В начало)

Технологии

javascript

(В начало)

Материалы

(В начало)

Контакты

(В начало)

About

Presentation of a dynamic programming method that allows solving the problem of optimal time allocation between activities to maximize the level of material mastery.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published