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组卷的主要流程,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。     

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．     

遗传算法在试题库自动组卷中的应用

采用基于矩阵编码的遗传算法求组卷问题，提出了该算法的交叉算子和变异算子。实验证明，该算法可以很好地解决自动组卷问题。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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.     

一种基于遗传算法的自动组卷算法

对传统遗传算法进行改进,提出了一种基于遗传算法的分段十进制编码,采用分段的单点交叉操作,对于个体而言,实现的是多点交叉操作,最后提出了相应的组卷算法.     

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。     

改进遗传算法在智能组卷中的应用

智能组卷是一个多约束目标的组合优化问题,针对传统算法在组卷方面存在的不足,提出了一种改进遗传算法.此算法不仅克服了未成熟收敛,而且速度和性能都有显著提高.实验结果表明,改进遗传算法提高了组卷效率.     

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.     

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。     

遗传算法在试题组卷中的应用

本文运用遗传算法的全局寻优对考试中的自动化组卷进行了研究,并得到了一个解决适合考方要求的试题模型的好的算法.     

遗传算法在试题组卷中的应用

本文运用遗传算法的全局寻优对考试中的自动化组卷进行了研究,并得到了一个解决适合考方要求的试题模型的好的算法。     

遗传算法在智能组卷中的应用

将遗传算法应用于智能组卷中,利用遗传算法的高效、全局寻优的特点设计寻求符合要求的试卷模型结构的算法,计算结果表明该算法具有较高的搜索效率和精度.