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。     

一种基于知识点的遗传算法组卷的改进应用

一个自动组卷系统的组卷效率和组卷质量取决于算法和试胚数据库的结构．本文针对库结构和算法进行改进,提出基于知识点约束的分胚型试胚库结构及分组实数编码的遗传算法,采用具有自适应性的交叉和变异遗传算子,成功解决了多目标随机搜索时易产生死区和死循环的问题,提高了搜索速度和效率．根据试胚的难度和试胚的时间对试胚进行赋分,并以每个知识点的分值之和占试卷总分值的比例作为知识点搜索条件,加入到适应函数中,使知识点定位更加合理准确．     

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.     

自动组卷算法的研究

分析国内外大量献的基础上,基于遗传算法,针对考试系统的自动出题问题,在采用重叠种群的遗传算法基础上,提出了两种编码方案,即二进制编码方法和矩阵编码方法,并把这两种编码方法应用于自动组卷。     

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.     

基于遗传算法的组卷研究

为了克服遗传算法在自动组卷中容易早熟收敛的现象,引入局部爬山方法以及动态参数自适应调整方法进行改进,给出了算法流程图.利用改进的算法对淄博职业学院《大学英语》题库进行自动组卷实验,实验证明,改进后的算法较好地解决了原有算法的缺陷.     

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。     

基于遗传与蚁群混合算法的智能组卷研究

针对遗传组卷算法局部求解能力不足、容易早熟和退化对系统中的反馈信息利用不够的问题,以及蚁群组卷算法搜索初期信息素匮乏的缺点,充分利用遗传算法较好的全局搜索能力和蚁群算法较高的求解精度的优势,提出了一种遗传算法与蚁群混合算法的智能组卷策略。实验结果表明,与单一组卷算法相比,提出的混合组卷方法收敛速度更快,能更有效地解决智能组卷问题,具有更好的实用性。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

通用组卷算法研究

针对网络化考试的需求,提出了一种通用组卷算法,为了使生成的试卷更客观、科学和有区分度,文章首先讨论了组卷原则,并围绕组卷原则,提出了一个结构合理的试题库和自动组卷算法,从而构建了一个自动化试卷生成系统。     

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.