基于进化多任务优化的通用认知诊断模型架构搜索方法

本发明提供基于进化多任务优化的通用认知诊断模型架构搜索方法，包括S1、将广义认知诊断模型的架构搜索问题建模为多目标优化问题；S2、定义认知诊断模型的搜索空间，生成模型初始种群；S3、构建主任务和辅助任务的协同优化框架，通过目标进化算法进行优化，迭代更新种群；S4、设计多阶段知识迁移策略，获取动态调整后的主任务和辅助任务种群；S5、通过语义维护策略在遗传操作中确保生成符合语义约束的种群；S6、判断是否满足收敛；若是，输出Pareto最优模型；若否，回到S3。本发明通过整合进化多任务优化、多阶段知识转移策略和语义约束机制，提高了认知诊断模型在昂贵异构数据集上的泛化能力与解释性，提高了收敛效率。