改进遗传算法的试题智能组卷方法

对传统遗传算法在初始种群选取、遗传算法编码、适应度函数设计、遗传算子的自适应设计等方面进行了改进,提出一种改进遗传算法的试题智能组卷方法.仿真实验结果表明,改进的遗传算法在组卷时提高了在题库中搜索的效率和准确性,有效地解决了智能组卷中的多条件约束优化问题,提高了组卷效率和成功率.     

遗传算法在试题库智能组卷中的应用

智能组卷是现代智能教学系统中一个非常重要的课题。以考查点、难度系数和题型为主要控制参数建立了组卷问题的数学模型，并给出了用遗传算法解决组卷问题的新方法。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子的设计与实现。实验结果表明，所设计的组卷方法性能好、效率高，而且能确保在一份试卷中不出现考查点重复的试题，是一种实用、有效的组卷方法。     

基于遗传算法的智能组卷问题的研究

分析智能组卷问题的目标要求,建立了针对该问题的数学模型,并给出利用遗传算法解决组卷问题的方法。重点阐述了组卷问题的染色体编码、适应度函数和遗传算子的设计。实验结果表明所设计的方法是一种实用有效的方法。     

基于IRT指导的组卷策略的遗传算法设计与实现

智能组卷是自适应测验中的一个重要环节．根据试卷生成的目标要求。提出一种基于项目反应理论（IRT）组卷的自适应遗传算法，较好地解决了智能组卷过程中的约束优化问题．     

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。     

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。     

改进的混合遗传算法的组卷系统模型及算法

在基本遗传算法基础之上,针对试题库组卷系统对算法进行改进,设计了一种运用于组卷系统的数学模型和混合遗传算法,从而提高组卷质量和系统的通用性。     

基于遗传算法的自动组卷系统

本文讨论了遗传算法设计自动组卷系统，其方法改善了组卷效率、节省了大量人力、确保了试卷的覆盖范围和准确性、有利用于题库的及时更新和维护。     

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.     

基于改进遗传算法的智能组卷模型优化

建立了一种多目标优化的数学模型,并针对标准遗传算法易早熟收敛和进化缓慢的特点,提出了一种改进的组卷遗传算法对模型进行求解.该算法在编码策略、基因修正和算子概率3个方面对标准遗传算法进行了改进.实例分析及仿真验证表明:提出的建模方法将组卷成功率提高到100％,算法运行时间降低到300ms以内,总体上极大地提高了智能组卷任务的执行效率,并能够定量地评估和控制组卷质量.     

基于遗传算法的智能组卷研究

分析了智能组卷约束条件,建立了智能组卷系统的数学模型,并给出了改进的遗传算法求解智能组卷问题的新方法.实验结果表明所提出的新组卷算法相对于其他算法更能有效地解决自动组卷问题,组卷成功率高,组卷速度快,具有较好的性能和实用性.     

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。     

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。     

遗传算法在智能组卷系统中的应用研究

为更好地解决遗传算法在智能组卷过程中出现的早收敛问题,以及组卷质量和组卷速度呈负相关的问题,提出一种基于分段整数编码、多点交叉的遗传算法.通过大量实验,有针对性地对该算法中的编码结构、选择算子、交叉算子和变异算子进行优化设计;对相关控制参数进行合理调整,实验结果表明,该算法不仅有效地提高了组卷质量和组卷速度,而且具有很好的收敛性.     

基于粒子群算法的数字电路测试生成

在已有的数字电路测试生成算法基础上，通过对一种结构简单且容易实现的算法——粒子群算法的研究，提出了一种基于模拟的测试矢量生成的新方法，即应用粒子群算法来进行数字电路的测试生成．对一些组合电路进行了仿真，并将其与基于遗传算法的测试生成方法进行比较，实验结果表明该方法比基于遗传算法的测试生成更为有效．     

遗传算法在试题生成系统中的应用

通过对目前组卷方法的分析,提出用遗传算法求解组卷问题的方法．建立试题组卷的数学模型,通过独立编码、针对该编码的组内交叉算子、组内变异算子．实现了一个智能试题生成系统．     

基于改进的自适应遗传算法HCGA的测试数据自动生成

针对软件测试数据的自动生成,提出了一种自适应遗传算法和爬山算法相结合的改进算法HCGA. 通过设计自适应交叉和变异算子,加强了遗传算法的前期全局搜索能力;在进化后期嵌入了爬山算法,提高了局部搜索能力. 实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上优于遗传算法,提高了效率.     

基于题号二进制编码的遗传组卷算法

文章提出了基于题号二进制编码的遗传组卷算法，解决了传统二进制编码算法中的题目重复抽取问题，并提高了算法的效率。     

基于遗传算法的自动组卷策略与实现

结合遗传算法的原理和思想,对考试自动组卷的问题进行了研究,建立了实现抽题的数学模型,通过实例分析,获得了与考试试题控制属性指标符合的试题模型的解决方法。     

微粒群算法在智能组卷中的应用

根据教育考试理论与统计学,分析组卷目标要求,建立智能组卷系统的数学模型,提出一种基于微粒群算法的智能组卷算法。通过应用实例分析,实验结果表明所提出新组卷算法的组卷速度快、精度高。