MaiMemo Simulator

介绍

MaiMemo Simulator 是一个基于 DHP 记忆模型的复习模拟器，可以用于评估不同复习策略的效果。

使用方法

1. 安装

pip install -r requirements.txt

2. 运行

python simulator.py

3. 结果

运行后会在当前 ./plot/ 下生成 pdf 文件，对比了不同复习策略的复习效果。

./simulation/ 下会生成 csv 文件，记录了模拟结束后的记忆状态和复习历史。

项目结构

./simulator.py 是模拟器的主程序，可以在其中配置复习策略。

./environment.py 是模拟器的环境，根据模拟的复习反馈和记忆模型，更新记忆状态。

./parameters.csv 中存放的是 DHP 记忆模型的参数，可以根据需要进行修改。

./policy/ 中存放的是 SSP-MMC 算法生成的最优复习策略。

./plot/ 中存放的是模拟器的策略对比结果。

./simulation/ 中存放的是模拟器的复习过程记录。

对比策略

1. 墨墨记忆算法

墨墨记忆算法 是基于 DHP 记忆模型的复习算法，其源码可以在 SSP-MMC 中找到。

2. 列表复习周期

列表复习周期，又名艾宾浩斯复习周期（实际上并非艾宾浩斯提出），是一种简单的复习策略，其复习周期为：1 天、2 天、4 天、7 天和 15 天。

3. SM-2

SM-2 是首个运行于计算机上的开源复习算法，由波兰的 Piotr Wozniak 博士于 20 世纪 80 年代发明，并在他的软件 SuperMemo 中首次应用。

4. Anki

Anki 是一款开源的间隔重复软件，其复习算法是 SM-2 的变种。