基于遗传算法的智能组卷系统的研究与实现

为解决传统组卷算法存在的工作量大、耗时长和试卷主观性强的问题,本文研究并实现了基于遗传算法的智能组卷系统.实现遗传算法的关键是设计适应度函数,适应度函数是描述试卷是否符合要求的函数,因此适应度函数设计的好坏直接决定了试卷的质量.为此研究设计的适应度函数能够对试卷难度、知识点考察数、区分度等多个试卷指标做出综合评判,生成...     

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。     

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.     

基于遗传算法的试题库智能组卷系统研究

试题组卷是考试系统的重要组成部分。本文通过在编码策略、适应度函数、遗传算子、控制参数等方面的研究提出一种适应于试题智能组卷的改进遗传算法。对适应度函数的适当定标和建立自适应的交叉概率和变异概率,有利于克服未成熟收敛和遗传漂移现象,同时能在维持群体多样性的情况下,防止群体进入局部最优。实验证明改进遗传算法能更有效地提高组卷的效率。     

随机算法在智能组卷方面的分析与研究

试题组卷是考试系统的重要组成部分。通过在编码策略、适应度函数、遗传算子、控制参数等方面的研究提出一种适应于试题智能组卷的改进遗传算法。对适应度函数的适当定标和建立自适应的交叉概率和变异概率,有利于克服未成熟收敛现象,同时能在维持群体多样性的情况下,防止群体进入局部最优。     

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。     

一种求解SAT问题的人工蜂群算法

针对SAT问题,提出一种求解该问题的离散人工蜂群算法——ABCSAT算法,建立了相应的优化算法模型,解决了问题编码和转化、适应度函数、蜜蜂觅食策略、离散操作等关键问题.不同于处理连续优化问题,ABCSAT将适应度函数定义为当前不可满足子句数.根据问题的特点设计了多种觅食策略,并利用各子句和变量之间约束关系的启发式信息对各阶段的候选解进行离散操作.最后在标准SATLIB测试集上对提出的算法进行了测试并与相关算法进行了比较,结果验证了ABCSAT算法在中小规模SAT问题上的有效性,表明算法能更加有效地解决该问题.     

基于遗传算法的双尺度自动机的虚拟植物自动构建

将遗传算法与双尺度自动机模型相结合,通过分析双尺度自动机的模型参数,设计了合理的编码方式,并针对树形的相似性度量设计了有效的适应度函数,对给定的植物拓扑结构,利用遗传算法的全局寻优能力搜寻到相应的双尺度自动机,实现了虚拟植物的自动构建.实验验证了该方法的有效性,为探索虚拟植物自动构建提供了一种新思路.     

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。     

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．     

一种新型的遗传算法及其应用

把模糊理论与遗传算法结合起来,提出了一种新型的遗传算法.首先引入佳点距离概念,并在此基础上提出了一种模糊惩罚函数,继而建立了一种模糊评价函数,使得对个体的评价更具有合理性、客观性.同时,在遗传算法进化过程中的不同阶段,建立不同的模糊评价函数,从而提高遗传算法的搜索能力.模拟结果显示,该算法是有效和可行的.     

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。     

求分圆多项式近似根的遗传算法

新提出的求分圆多项式近似根的遗传算法,是取m个个体,在初始群体中随机产生m个初始点,再用适应度函数1/(1 |f(x)|)计算个体适应度,对种群进行选择、交叉、变异操作,将适应度好的个体组成下一代群体,直到达到规定近似根的个数和精度,就输出结果.该算法采用动态自适应技术、重新启动法、多项式除法等措施进行优化,可以有效地防止出现未成熟收敛问题.该算法在求分圆多项式的近似根方面是可行的,并取得比较好的效果,为判定一个多项式是否分圆提供了一种新方法.     

Adaptive interactive genetic algorithms with individual interval fitness

It is necessary to enhance the performance of interactive genetic algorithms in order to apply them to complicated optimization problems successfully. An adaptive interactive genetic algorithm with individual interval fitness is proposed in this paper in which an individual fitness is expressed by an interval. Through analyzing the fitness, information reflecting the distribution of an evolutionary population is picked up, namely, the difference of evaluating superior individuals and the difference of evaluating a population. Based on these, the adaptive probabilities of crossover and mutation operators of an individual are presented. The algorithm proposed in this paper is applied to a fashion evolutionary design system, and the results show that it can find many satisfactory solutions per generation. The achievement of the paper provides a new approach to enhance the performance of interactive genetic algorithms.     

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.     

基于双价值函数禁忌搜索的测试用例生成技术

基于禁忌搜索算法的软件测试用例自动生成是目前一项先进的软件测试技术.传统的基于元启发式算法的自动测试技术只有一个价值函数,本文针对禁忌搜索算法提出强化和多样化两个价值函数.测试用例生成器通过调用强化价值函数来强化搜索过程,如果强化失败则调用多样化函数来使搜索多样化.最后通过与随机测试的对比实验,验证了基于双价值函数的禁忌搜索算法在软件测试中的高效性.