题库管理系统中的自动化组卷算法

分析了题库管理系统中核心模块自动化组卷算法的设计思路，并通过一个关系模型对几种常用的组卷算法进行了设计与比较。     

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。     

基于遗传算法的智能组卷研究与实现

通过研究提出了一种基于遗传算法的智能组卷算法,对基本的遗传算法进行了两次改进,既充分扩大搜索范围,又保证每次迭代都保留好的个体。其次,对遗传算法中的交叉概率和变异概率按个体的适应度大小进行自动调整。这样,既不会破坏高适应度的个体结构,又克服了搜索速度缓慢的现象,从而有效地提高了组卷的速度和质量。实验结果表明:改进的算法明显改善了算法全局寻优能力,加快了收敛速度,并具有较高的鲁棒性。     

智能组卷的优化模型及求解的遗传算法

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。     

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.     

基于单亲遗传算法的智能组卷研究

智能组卷是一个多约束目标的组合优化问题。针对传统遗传算法(TGA)在组卷解决问题方面存在的不足,提出了一种基于单亲遗传算法(PGA)的组卷方法,简化了遗传操作过程,并且不要求初始群体具有广泛多样性,不存在“早熟收敛”问题,仿真结果表明这种方法是有效的。     

智能组卷算法研究比较

基于题库的智能组卷模块是在线考试系统的核心单元,组卷算法的优劣直接影响到系统性能。智能组卷问题是一个典型的多重约束目标求解问题,本文做了初级建模分析,对目前常用的智能组卷算法做了研究对比,其中遗传算法和粒子群优化算法能够较好地满足随机性、合理性、快速高效等科学需求。     

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.     

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。     

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.     

改进的遗传算法在智能组卷中的应用研究

该文提出分段二进制编码,对遗传算法的选择过程进行改进,并采用独立题型题库存放的方法来求解组卷问题.实验结果表明,新方法的组卷成功率和收敛速度都得到明显提高,较好的克服了早熟收敛现象,组卷质量明显提高.     

浅谈人工智能控制技术在电气自动化中的应用

社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。电气自动化控制领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化控制方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥,促进自动化控制的发展进步。     

一种渐进式的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。针对传统遗传算法在组卷解决问题方面存在的不足,提出了一种渐进式的遗传算法,此算法针对传统遗传算法的不足做了改进,速度和性能都有显著提高,尤其是针对大规模题库的组卷,仿真结果表明这种方法是有效的。     

猎潜算法及其在智能组卷中的应用

借鉴军事上的声纳猎潜原理,将智能组卷转化为多维空间搜索问题,采用定向搜索思想,逐步缩小搜索范围,算法的运行效率也因此提高.经实验证明,采用猎潜算法解决智能组卷问题,达到了实时在线使用的质量和速度要求.这一方法有望为解决其它复杂的多条件约束问题提供帮助.     

智能组卷算法研究

文章在分析了试题库组织结构的基础上,提出了一种新型的智能组卷算法。算法通过对试题库中试题历史信息的充分利用以及对试卷难度和知识点分布的有效控制,有效地提高了组卷的效率和质量。     

智能组卷算法研究

文章在分析了试题库组织结构的基础上,提出了一种新型的智能组卷算法.算法通过对试题库中试题历史信息的充分利用以及对试卷难度和知识点分布的有效控制,有效地提高了组卷的效率和质量.