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龙图腾网恭喜浙江师范大学申请的专利基于元启发式算法的个性化学习路径生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120030427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510520241.7，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于元启发式算法的个性化学习路径生成方法是由黄琼浩;杨梦洁;黄昌勤;卢凌诺;王勋设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元启发式算法的个性化学习路径生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于元启发式算法的个性化学习路径生成方法，涉及个性化学习路径生成技术领域，包括初始化候选解种群；基于概念覆盖函数、时间惩罚函数和风格匹配函数，构建多目标适应度函数，对候选解进行综合评分；基于专家引导与模因机制，对种群内各个候选解进行局部更新，并更新专家年龄，再通过动态控制与迁移机制对候选解种群进行全局更新；当达到设定迭代次数时，根据最优候选解，对学习材料的优先级分值进行计算并排序，通过加权池化方法生成个性化学习序列。因此，采用上述基于元启发式算法的个性化学习路径生成方法，能够改善局部最优和不稳定问题，同时在多目标优化下实现更高效、准确的个性化学习路径生成。

本发明授权基于元启发式算法的个性化学习路径生成方法在权利要求书中公布了：1.基于元启发式算法的个性化学习路径生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于学生集合和学习材料集合，通过均匀随机分布生成初始化候选解种群，其中候选解采用决策矩阵表示，矩阵元素标识学生与学习材料的选择关系； S2、基于概念覆盖函数、时间惩罚函数和风格匹配函数，构建多目标适应度函数，对种群内的候选解进行综合评分； S3、基于专家引导与模因机制，通过设定候选解的专家年龄进行迭代求解，并利用专家年龄计算专家影响权重，再基于专家影响权重的概率性选择机制确定专家解，对种群内各个候选解进行局部更新；然后通过动态控制与迁移机制对种群内的候选解进行全局更新： 通过危险信号反映当前搜索的风险程度，表达式为： ； 式中，为危险信号，为固定常数偏移量，为调节参数，表示当前的时间步，为设定的最大迭代次数； 当危险信号超过预设阈值时，引入迁移操作对当前的候选解进行更新； 通过安全信号平衡局部开发与全局搜索，如下： 安全信号的表达式为： ； 式中，控制曲线的陡峭度，为相位偏移参数； 当时，安全信号主导，种群划分为高适应度个体、中等个体和子代个体，其中高适应度个体采用Halton序列进行全局探索，中等个体围绕当前最优解进行局部开发； 当且时，危险信号触发迁移机制； 当且时，综合最优解与次优解进行更新； S4、当达到设定迭代条件时，基于得到的最优候选解，根据学习材料的优先级分值进行优先级排序，并利用加权池化方法生成个性化学习序列。

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