智能组卷的优化模型及求解的遗传算法
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TP18

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New Optimization Model and Solving Genetic Algorithm for Intelligent Composing Test Paper
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    摘要:

    通过对智能组卷的用户要求和试题结构特征的分析,提出了一种智能组卷的双目标约束优化模型,同时给出了求解的一种遗传算法,最后的数值试验表明,所给算法在组卷策略上具有成功率高、收敛速度快、搜索精度高及鲁棒性强的优点。

    Abstract:

    By analyzing the required of users and the characters of test paper construction for intelligent composing test paper, a new bi-objective constraint optimization model and the solving genetic algorithm are proposed. The computation stimulation results show that the new method have the characteristics such as high mission success rate、fast convergence rate、high search precision and strong robustness.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

刘淳安. 智能组卷的优化模型及求解的遗传算法[J]. 科学技术与工程, 2010, (30): .
liuchun-an. New Optimization Model and Solving Genetic Algorithm for Intelligent Composing Test Paper[J]. Science Technology and Engineering,2010,(30).

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  • 收稿日期:2010-07-26
  • 最后修改日期:2010-07-26
  • 录用日期:2010-08-06
  • 在线发布日期: 2010-09-29
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