遗传算法在自动组卷中的应用

遗传算法的应用范围较广,其在教育行业中的一个典型应用即是用于考试系统中的自动组卷。该文主要介绍了使用遗传算法进行自动纽卷的主要流程,包括数据模型建立、试卷编码、目标函数确立、选择算子等几个环节。     

基于遗传算法的自动组卷算法的研究

本文针对自动组卷问题是多目标优化问题,提出了基于遗传算法的自动组卷算法,并根据自动组卷和用户的需要对遗传算法进行了改进,并通过实验验证了基于遗传算法的自动组卷算法的性能。     

遗传算法的改进及在自动组卷系统中的应用

遗传算法是一种新发展起来的并行优化算法,它很适合解决自动组卷问题.但是遗传算法存在运算速度低、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺陷,针对这些缺陷提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法,并在计算机基础自动组卷系统中进行了应用.     

基于遗传算法的信息技术类课程自动组卷应用研究

研究了遗传算法在信息技术类课程组卷中的应用。应用矩阵理论的方法建立组卷的数学模型,在分析标准遗传算法基本原理和关键技术的基础上,针对组卷问题应用对标准遗传算法的编码方法、适应度函数、遗传算子和组卷策略等方面进行了设计和改进。在大量组卷实验的基础上,分析组卷实验结果,选择适合的组卷参数。实验表明,选择组卷参数提高了遗传算法的组卷效果。     

基于小生境遗传算法的自动组卷

通过对当前自动组卷方法的分析,将小生境技术引入到遗传算法自动组卷中,以期望解决遗传算法组卷的早熟问题,提出一种基于小生境遗传算法的组卷方法.该方法采用功能段结构的整数编码方式,可以克服常规采用二进制编码搜索空间过大和编码长度过长的缺点,提高求解速度和精度,同时减少迭代次数加快算法收敛.在组卷模型中以题型、题量和分值为基础,在形成初始种群和进化的过程中始终保持题型、题量和分值不变,从而简化优化目标.试验结果显示,该方法能有效限制种群中相似个体的过多复制,从而维持群体的多样性,抑制出现早熟现象,改进遗传算法在自动组卷中应用的效率,其运行时间更短,误差更小.     

精品课程中自动组卷系统的研究与实现

本文针对精品课程建设中的自动组卷系统进行了深入的研究，提出了一种基于遗传算法试卷自动生成算法，并结合RTF文件，使试题中可以包含公式、图像等多种格式，设计了一套功能完善的自动组卷系统。     

改进遗传算法在自动组卷系统中的应用

为了避免遗传算法在自动组卷中收敛速度慢、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺陷,提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法。该算法采用分段的单点交叉操作,对个体而言,实现的是多点交叉操作,最后将该方法应用于某自动组卷系统中,以实验证明该方法的可行性和有效性。     

基于Moodle平台的组卷模块设计与实现

针对Moodle原生测试模块学生不能自主测试、组卷不够智能化、成绩反馈不全面等问题,给出一种基于遗传算法的自动组卷方案.设计遗传算法的染色体编码方案以及算法的选择算子、交叉算子和变异算子.对Moodle进行二次开发,使用PHP语言实现了自动组卷模块,扩展了Moodle平台测试模块的功能.     

ICAI系统中基于遗传算法的试题库组卷方法

通过探讨遗传算法的基本理论和试题库建设的理论基础,提出了基于遗传算法完成自动组卷的一种新方法,该算法具有收敛速度快、自适应全局寻优和智能搜索技术等特点,很好地满足了自动组卷及试卷质量控制的要求.     

遗传算法在自动组卷系统中的应用

介绍了自动组卷算法的数学模型和主体思想，提出了一种基于遗传算法的试题抽取方案，重点阐述了组卷问题的染色体编码方法、适应度函数和遗传算法的设计与实现．实验表明，所设计的组卷方法性能好、效率高。是一种实用、有效的组卷方法．     

基于遗传算法的自适应题库系统的研究

在比较传统组卷算法优缺点的基础上,着重对遗传算法进行了可行性论述,通过将实数编码的遗传算法应用于自动组卷,全面增强了自适应题库系统实用可操作性.     

基于遗传算法的试题组卷策略

在分析组卷策略的基础上,运用遗传算法,得到了一个更好的试题自动组卷算法.     

基于自适应遗传算法的自动组卷策略研究

随着计算机辅助教学和网络的迅速发展,在线考试将逐步替代传统的考试方式而被广泛应用.利用计算机完成自动组卷也将替代原有的人工出卷方式,成为在线考试系统的核心功能之一.本文在量化组卷需求的基础上,提出了一种基于遗传算法的自动组卷策略,将试卷抽象为染色体,每道题抽象为染色体中的一个基因,不断抽取出相应的试题组成多份试卷,最终根据用户设置的组卷参数,选择与用户期望值最接近的一份试卷,本文选取试题号作为单个基因编号对染色体进行编码,避免了解码和多余空间搜索的时间消耗,实验表明基于遗传算法的自动组卷结果较符合出卷要求.     

基于遗传算法的试题库自动组卷问题的研究

给出了利用遗传算法求解试题库自动组卷问题的新方法，讨论了运用遗传算法求解在一定约束条件下的多目标参数优化问题，提出了功能块的概念，并采用了新的编码方式、交叉算子和变异算子。实验结果表明，改进的遗传算法相对于其他算法更能有效的解决自动组卷问题，具有较好的使用性能和实用性。     

遗传算法基础上矩阵编码自动组卷及优化研究

基于遗传算法,针对考试系统的自动出题问题,在遗传算法基础上,利用属性约束和分段编码的方法优化矩阵编码方法应用于自动组卷.     

基于遗传算法的自动组卷的研究

介绍了自动组卷的数学模型和主体思想,讨论了运用遗传算法求解一定约束条件下的多目标参数优化问题,提出了功能块的概念,并采用了新的编码方案、交叉算子和变异算子。实践表明,改进的遗传算法能更好地解决自动组卷问题,具有较好的实用性。     

考试系统中组卷策略探究

针对考试系统中组卷策略的探讨,常用的算法有三种,随机选取法、回溯法、基于遗传算法的自动组卷算法。对比了其各方面的合理性和实用性等后,选择遗传算法着重进行了探讨和研究。     

遗传算法在组卷系统设计中的应用

介绍了在自动组卷中受到广泛运用的遗传算法,这种方法尤其适用于网络交互式环境下用户对组卷速度较高的要求。     

基于遗传算法的组卷策略

对试卷的评价指标做了相应的分析。在此基础上,着重对自动组卷算法进行了研究,通过建立自动组卷问题的数学模型,提出了一种基于遗传算法Genetic Algorithm解决组卷问题的新方法,该算法适应全局寻优且收敛速度快等特点,解决了传统组卷中编码长、适应度函数值计算困难等问题,较好地满足了自动组卷的要求,进而建立和描述了组卷问题的染色体结构和适应度函数,设计了问题的遗传操作。     

自动组卷考试系统的设计与实现

利用计算机实施自动组卷的目标是输出符合用户需求的最佳试卷。组卷问题实质是一个约束条件自动求解问题。遗传算法是一种优秀的全局优化算法,它具有全局搜索、编码方式灵活等特点,对于解决此类问题非常方便。