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一种基于进化算法的概化理论最佳样本量估计新方法:兼与三种传统方法比较
文献摘要：
概化理论在心理与教育测量领域应用较广.如何使测量程序在预算限制的情况下达到较优的可靠性是研究者需要考虑的重要问题,这个问题可以转换为最佳样本量估计的问题.提出了一种基于进化算法的估计概化理论下最佳样本量的新方法——约束进化算法,并采用模拟研究的方法比较了微分优化法、拉格朗日法、柯西不等式法等三种传统方法与约束进化算法的优劣.结果表明:在两侧面交叉设计、两侧面嵌套设计和三侧面交叉设计中都证明了约束进化算法更具优越性,建议研究者在今后的研究中优先使用.
文献关键词：
概化理论;预算限制;最佳样本量估计;约束进化算法
中图分类号：
作者姓名：
黎光明;秦越
作者机构：
华南师范大学心理学院、心理应用研究中心,广州 510631;广州海洋地质调查局,广州 511466
文献出处：
引用格式：
[1]黎光明;秦越-.一种基于进化算法的概化理论最佳样本量估计新方法:兼与三种传统方法比较)[J].心理学报,2022(10):1262-1276
A类：
最佳样本量估计,约束进化算法
B类：
概化理论,三种传统,方法比较,教育测量,量程,预算限制,下达,拉格朗日法,柯西不等式法,面交,交叉设计,嵌套设计,建议研究
AB值：
0.208426
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